Context tree weighting
В этой статье может быть слишком много ссылок на другие статьи, и, возможно, их количество нужно сократить. |
CTW (англ. Context Tree Weighting — взвешивание контекстного дерева) — алгоритм предсказания и сжатия без потерь, созданный Willems, Shtarkov, and Tjalkens (1995), {{citation}}
: |title=
пропущен или пуст (справка)Википедия:Обслуживание CS1 (множественные имена: authors list) (ссылка). CTW является одним из немногих алгоритмов, которые обеспечивают как хорошие теоретические показатели, так и хорошо показывают себя на практике (например, см., Begleiter, El-Yaniv, and Yona (2004), {{citation}}
: |title=
пропущен или пуст (справка)Википедия:Обслуживание CS1 (множественные имена: authors list) (ссылка)). При оценке вероятности символа алгоритм CTW с определённым весом смешивает статистику предсказаний многих моделей Маркова разного порядка, каждая из которых создаётся на основе условных вероятностных оценок нулевого порядка.
Ссылки
[править | править код]- Willems, Shtarkov, and Tjalkens (1995), The Context-Tree Weighting Method: Basic Properties, vol. 41, IEEE Transactions on Information Theory, doi:10.1109/18.382012
{{citation}}
: Википедия:Обслуживание CS1 (множественные имена: authors list) (ссылка) Википедия:Обслуживание CS1 (отсутствует издатель) (ссылка) - Begleiter, El-Yaniv, and Yona (2004), On Prediction Using Variable Order Markov Models (PDF), vol. 22, Journal of Artificial Intelligence Research: Journal of Artificial Intelligence Research, pp. 385—421
{{citation}}
: Википедия:Обслуживание CS1 (множественные имена: authors list) (ссылка) Архивная копия от 28 сентября 2007 на Wayback Machine - Публикации на тему CTW. Ссылки на исходные коды.
- Официальная страница CTW.
- Документы по CTW.
- Context Tree Switching (CTS) - вариант CTW.