最小描述长度(MDL)是一种信息理论方法，可应用于选择机器学习或统计模型，该模型对数据描述和模型做了最大化的压缩。具体来说，对于一个给定的概率模型，根据Shannon's 压缩原理，可得出数据压缩的比特值(bit)，但是，在压缩的同时，也需要给出明确模型，这个模型也占一定的比特值。因此，为了实现最小描述长度，则需要最小化压缩模型和对应的压缩数据。
最小描述长度(MDL)--The Minimum Description Length Principle
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