MDL原理理解
转载自:http://blog.csdn.net/xiaoyu714543065/article/details/8445221
如果将贝叶斯网络作为对实例数据进行压缩编码的模型, MDL原理就可以用于贝叶斯网络的学习。该度量被视为网络结构的描述长度和在给定结构下样本数据集的描述长度之和。一方面,用于描述网络结构的编码位随模型复杂度的增加而增加 ; 另一方面, 对数据集描述的编码位随模型复杂度的增加而下降。因此,贝叶斯网络的 MDL总是力求在模型精度和模型复杂度之间找到平衡。构建贝叶斯网络首先定义一个评分函数, 该评分函数描述了每个可能结构对观察到的数据拟合, 其目的就是发现评分最大的结构,这个过程连续进行到新模型的评分分数不再比老模型的高为止。
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