最小描述长度

最小描述长度MDL原理
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最小描述长度(MDL)原理由Rissane提出,通过选择使数据与模型总描述长度最短的模型来实现数据的有效编码与压缩。该原理不仅考虑了数据本身的压缩,还考虑了用于解压数据的模型描述。
最小描述长度( MDL) 原理是 Rissane 在研究通用编码时提出的。其基本原理是对于一组给定的实例数据 D ， 如果要对其进行保存 ，为了节省存储空间， 一般采用某种模型对其进行编码压缩，然后再保存压缩后的数据。同时， 为了以后正确恢复这些实例数据，将所用的模型也保存起来。所以需要保存的数据长度( 比特数) 等于这些实例数据进行编码压缩后的长度加上保存模型所需的数据长度，将该数据长度称为总描述长度。最小描述长度( MDL) 原理就是要求选择总描述长度最小的模型。
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最小描述长度( MDL) 原理是Rissane在研究通用编码时提出的。其基本原理是对于一组给定的实例数据 D，如果要对其进行保存，为了节省存储空间，一般采用某种模型对其进行编码压缩，然后再保存压缩后的数据。同时，为了以后正确恢复这些实例数据，将所用的模型也保存起来。所以需要保存的数据长度(比特数) 等于这些实例数据进行编码压缩后的长度加上保存模型所需的数据长度，将该数据长度称为总描述长度...
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https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyu714543065/article/details/8445221 最小描述长度( MDL) 原理： 其基本原理是对于一组给定的实例数据 D ， 如果要对其进行保存 ，为了节省存储空间， 一般采用某种模型对其进行编码压缩，然后再保存压缩后的数据。同时， 为了以后正确恢复这些实例数据，将所用的模型也保存起来。所以需要保存的数据长度( 比特数) 等于这些实例数据进行编码压缩后的长度加上保存模型所需的数据长度，将该数据长度称为总描述长度。最小描述长度( .
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MDL 返回 Rissanen 的最小描述长度。 m=使用系统识别工具箱估计的模型。 此功能需要系统识别工具箱才能工作。 与内置函数 aic(m) 和 fpe(m) 插件兼容。 MDL 可以像 AIC 或 FPE 一样用于比较不同复杂性的模型。 选择具有最低 MDL 或 AIC 或 FPE 的模型。 Pintelon & Schoukens (2001) pp. 329,550 说 MDL 比 AIC 更好，因为 AIC 倾向于选择过于复杂的模型。 最小描述长度 = V*(1+d*log(N)/N) 其中 V=损失函数，d=拟合模型参数的数量，N=数据点的数量。
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