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Datensatz

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  Occam's Razor

Rasmussen, C. (2001). Occam's Razor. Advances in Neural Information Processing Systems 13, 294-300.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E2B0-B Versions-Permalink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E2B1-9
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Rasmussen, CE1, Autor              
Leen, Herausgeber
T.K., Herausgeber
Dietterich, T.G., Herausgeber
Tresp, V., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, escidoc:1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The Bayesian paradigm apparently only sometimes gives rise to Occam's Razor; at other times very large models perform well. We give simple examples of both kinds of behaviour. The two views are reconciled when measuring complexity of functions, rather than of the machinery used to implement them. We analyze the complexity of functions for some linear in the parameter models that are equivalent to Gaussian Processes, and always find Occam's Razor at work.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2001-04
 Publikationsstatus: Im Druck publiziert
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-12241-3
URI: http://books.nips.cc/nips13.html
BibTex Citekey: 2215
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Fourteenth Annual Neural Information Processing Systems Conference (NIPS 2000)
Veranstaltungsort: Denver, CO, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 13
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 294 - 300 Identifikator: -