基于字母分解的序列预测和无损压缩的优越保证
罗恩·贝格利特（Ron Begleiter）、兰·埃尔·亚尼夫（Ran El-Yaniv）; 7(13):379−411, 2006.
摘要
我们给出了学习的最坏情况边界基于层次结构的已知预测方法的速率二叉上下文树加权（CTW）预测器的应用。A类这种依赖于哈夫曼字母表的方法的启发式应用众所周知，分解可以实现最先进的性能在预测和无损压缩基准测试中。我们展示了我们的这种启发式的新界限比最著名的更为严格预测和无损压缩的性能保证各种设置中的算法。这个结果证实了这种分层方法的效率，并提供了一个引人注目的对其实际成功的解释。此外，我们还提供了一些实验结果研究改进多字母表的其他可能性基于CTW算法的预测性能。
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