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本研究では(1)情報源符号化問題における情報源モデルのエントロピー・レートの特性解析および(2)効率的な情報源符号化アルゴリズムを統計的学習問題へ応用し有効性を検証することを数値実験によって行った．(1)については従来よりも広いクラスのモデルを対象として，モデルの設定によってエントロピー・レートとその上界・下界の値の振る舞いにどのような影響を与えるかを実験した．(2)についてはあるクラスの決定木問題に対して符号化アルゴリズムを応用した手法の予測精度の解析を数値実験によって行った．また実データに対しても予測アルゴリズムを適用し手法の有効性を検証した．
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