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2003年10月17日;302(5644):427-31.
doi:10.1126/science.1088284。

Always Good Turing:渐近最优概率估计

附属公司

Always Good Turing:渐近最优概率估计

阿隆·奥利茨基等。 科学类

摘要

在破译谜码时,古德和图灵推导出了一个不直观但有效的公式,用于从数据样本中估计概率分布。我们将概率估计器的衰减定义为通过任何分布分配给任意长序列的每符号概率与估计器分配的相应概率之间的最大可能比率。我们证明了一些常见的估计量具有无限衰减,并且Good-Turing估计量的衰减很低,但大于1。然后我们推导出衰减为1的估计量;也就是说,渐近地,它不会低估任何序列的概率。

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