为了能够计算模型的统计复杂度[math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math],我们首先需要最大限度地压缩环境信息,同时保证它的预测能力最强,因果态的性质恰好能满足这一需求,所以只要将环境信息转化为因果态,就能计算模型的统计复杂度。下面是因果态的三个主要性质: | 为了能够计算模型的统计复杂度[math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math],我们首先需要最大限度地压缩环境信息,同时保证它的预测能力最强,因果态的性质恰好能满足这一需求,所以只要将环境信息转化为因果态,就能计算模型的统计复杂度。下面是因果态的三个主要性质: |