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Context mixing is a type of data compression algorithm in which the next-symbol predictions of two or more statistical models are combined to yield a prediction that is often more accurate than any of the individual predictions. For example, one simple method (not necessarily the best) is to average the probabilities assigned by each model. The random forest is another method: it outputs the prediction that is the mode of the predictions output by individual models. Combining models is an active area of research in machine learning.

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  • Context mixing is a type of data compression algorithm in which the next-symbol predictions of two or more statistical models are combined to yield a prediction that is often more accurate than any of the individual predictions. For example, one simple method (not necessarily the best) is to average the probabilities assigned by each model. The random forest is another method: it outputs the prediction that is the mode of the predictions output by individual models. Combining models is an active area of research in machine learning. The PAQ series of data compression programs use context mixing to assign probabilities to individual bits of the input. (en)
  • Les algorithmes de pondération de contextes (ou CM pour Context Mixing) constituent une famille d'algorithmes de compression de données sans perte, statistiques et adaptatifs. La « pondération » (ou « surpondération ») de contextes est encore aujourd'hui un domaine de recherche active en compression de données, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. (fr)
  • データ圧縮アルゴリズムにおいて、コンテキスト・ミキシング (context mixing) とは、次に現れる符号の予測を二つ以上の統計的モデルの組み合わせによって行う方法である。これによって、個々のモデルのみを用いるより正確に予測できることが期待できる。最も簡単な組み合わせ方を一つ挙げると、それぞれのモデルが算出する確率の平均をとって予測とする方法である。また、他の簡単な方法としては、ランダムフォレストが挙げられる。これはそれぞれのモデルが算出する予測の最頻値を最終的な答えとするものである。複数のモデルの組み合せは、機械学習の研究において活発な領域のひとつである。 Matt Mahoneyが2002年にPAQ 1をリリースしたことに始まるデータ圧縮プログラムPAQは、入力の個々のビットに対する確率を決めるためにコンテキストミキシングを使っている。 (ja)
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  • Les algorithmes de pondération de contextes (ou CM pour Context Mixing) constituent une famille d'algorithmes de compression de données sans perte, statistiques et adaptatifs. La « pondération » (ou « surpondération ») de contextes est encore aujourd'hui un domaine de recherche active en compression de données, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. (fr)
  • データ圧縮アルゴリズムにおいて、コンテキスト・ミキシング (context mixing) とは、次に現れる符号の予測を二つ以上の統計的モデルの組み合わせによって行う方法である。これによって、個々のモデルのみを用いるより正確に予測できることが期待できる。最も簡単な組み合わせ方を一つ挙げると、それぞれのモデルが算出する確率の平均をとって予測とする方法である。また、他の簡単な方法としては、ランダムフォレストが挙げられる。これはそれぞれのモデルが算出する予測の最頻値を最終的な答えとするものである。複数のモデルの組み合せは、機械学習の研究において活発な領域のひとつである。 Matt Mahoneyが2002年にPAQ 1をリリースしたことに始まるデータ圧縮プログラムPAQは、入力の個々のビットに対する確率を決めるためにコンテキストミキシングを使っている。 (ja)
  • Context mixing is a type of data compression algorithm in which the next-symbol predictions of two or more statistical models are combined to yield a prediction that is often more accurate than any of the individual predictions. For example, one simple method (not necessarily the best) is to average the probabilities assigned by each model. The random forest is another method: it outputs the prediction that is the mode of the predictions output by individual models. Combining models is an active area of research in machine learning. (en)
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  • Context mixing (en)
  • Pondération de contextes (fr)
  • コンテキスト・ミキシング (ja)
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