Context tree weighting

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

  • 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.
Перейти к шаблону «Методы сжатия»
Методы сжатия
Теория
Информация
Единицы измерения
Без потерь
Энтропийное сжатие
Словарные методы
Прочее
Аудио
Теория
Методы
Прочее
Изображения
Термины
Методы
Прочее
Видео
Термины
Методы