MDLP：最小描述长度原则

“最小描述长度原则”是信息论与统计学中的一个经典准则，其英文全称为“Minimum Description Length Principle”，通常缩写为MDLP。这一缩写形式在学术文献和工程实践中被广泛采用，便于快速书写和交流。该原则强调通过最小化模型描述数据所需的编码长度，实现模型复杂度和拟合优度的平衡，在机器学习、数据压缩及模式识别等多个领域具有重要应用价值。

Minimum Description Length Principle具体释义

  • 英文缩写：MDLP
  • 英语全称：Minimum Description Length Principle
  • 中文意思：最小描述长度原则
  • 中文拼音：zuì xiǎo miáo shù cháng dù yuán zé
  • 相关领域： mdlp 未分类的

Minimum Description Length Principle的英文发音

例句

  1. Dealing with incomplete data based on minimum description length principle
  2. 基于最小描述长度的不完备数据处理
  3. The minimum description length principle as applied to hierachical and non hierachical clustering analysis
  4. 最小码原理在分级式和非分级式多元聚类分析中的应用
  5. Based on Minimum Description Length ( MDL ) principle and maximum likelihood, a method for estimation of joint source-number detection and DOA is proposed in this paper.
  6. 基于最小描述长度（MDL）准则和最大似然准则，提出了一种窄带信号源数目与波达方向（DOA）联合估计方法。
  7. Minimum Description Length ( MDL ) principle is used to calculate the weights of the unequal-length candidate sequences based on the motif patterns selected.
  8. 针对现有主旨模式挖掘算法易受噪声干扰的问题，提出一种基于最长公共子序列距离的挖掘算法。
  9. We employ the Minimum Description Length ( MDL ) principle for model estimation.
  10. 我们采用最小描述长度（MDL）原理来进行模型估值。

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