Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Minimum Description Length Principle for Compositional Model Learning

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F15%3A00507131" target="_blank" >RIV/67985556:_____/15:00507131 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25135-6_25" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25135-6_25</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25135-6_25" target="_blank" >10.1007/978-3-319-25135-6_25</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Minimum Description Length Principle for Compositional Model Learning

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Not having another source of information than source data, the process of data-based model construction can be viewed as the transformation of information represented by data into that represented by the model. The paper explains how this idea supports the Minimum Description Length Principle and how it can be employed to avoid the overfitting of the constructed model.

  • Název v anglickém jazyce

    Minimum Description Length Principle for Compositional Model Learning

  • Popis výsledku anglicky

    Not having another source of information than source data, the process of data-based model construction can be viewed as the transformation of information represented by data into that represented by the model. The paper explains how this idea supports the Minimum Description Length Principle and how it can be employed to avoid the overfitting of the constructed model.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making

  • ISBN

    978-3-319-25134-9

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    254-266

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Nha Trang

  • Datum konání akce

    15. 10. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000367593500025