Vi presenterar en ny metod för icke-linjär förutsägelse av diskreta slumpmässiga sekvenser under minimala strukturella antaganden. Vi ger en matematisk konstruktion för optimala prediktorer av sådana processer, i form av dolda Markov modeller. Vi beskriver sedan en algoritm, CSSR (Causal-State Splitting Rekonstruktion), som approximerar den idealiska prediktorn från data. Vi diskuterar tillförlitligheten hos CSSR, dess datakrav och dess prestanda i simuleringar. Slutligen jämför vi vårt tillvägagångssätt med befintliga metoder med hjälp av Markov-modeller och korsvaliderade dolda Markov-modeller, och visar teoretiskt och experimentellt att vår metod ger resultat som är överlägsna de förra och åtminstone jämförbara med de senare.
En modelleringsmetod som är nära relaterad till förutsägelseprofiler är Causal State Splitting Rekonstruktion (CSSR) REF.
Blind Construction of Optimal Nonlinear Recursive Predictors for Discrete Sequences
{'venue': 'pp. 504--511 in Max Chickering and Joseph Halpern (eds.), _Uncertainty in Artificial Intelligence: Proceedings of the Twentieth Conference_ (2004)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}