2.3 ModelsAs we saw in Section 2.2,

2.3 Models
As we saw in Section 2.2, having a good model for the data can be useful in estimating the
entropy of the source. As we will see in later chapters, good models for sources lead to more
efficient compression algorithms. In general, in order to develop techniques that manipulate
data using mathematical operations, we need to have a mathematical model for the data.
Obviously, the better the model (i.e., the closer the model matches the aspects of reality that
are of interest to us), the more likely it is that we will come up with a satisfactory technique.
There are several approaches to building mathematical models.

Kết quả (Việt) 1:

2.3 các mô hìnhNhư chúng ta đã thấy trong phần 2.2, có một mô hình tốt cho các dữ liệu có thể là hữu ích trong việc ước tính cácEntropy của các nguồn. Như chúng ta sẽ thấy trong chương sau đó, các mô hình tốt cho nguồn dẫn đến nhiều hơn nữaCác thuật toán nén hiệu quả. Nói chung, để phát triển kỹ thuật thao tácdữ liệu sử dụng hoạt động toán học, chúng ta cần phải có một mô hình toán học của dữ liệu.Rõ ràng, thì tốt hơn các mô hình (tức là, gần gũi hơn là mô hình phù hợp với các khía cạnh của thực tế đóđang quan tâm đến chúng tôi), nhiều khả năng nó là rằng chúng ta sẽ đến với một kỹ thuật đạt yêu cầu.Có rất nhiều phương pháp tiếp cận để xây dựng mô hình toán học.

Kết quả (Việt) 2:

2.3 Mô hình
Như chúng ta đã thấy trong phần 2.2, có một mô hình tốt cho các dữ liệu có thể hữu ích trong việc ước tính
entropy của nguồn. Như chúng ta sẽ thấy trong chương sau, mô hình tốt cho các nguồn dẫn đến nhiều
thuật toán nén hiệu quả. Nói chung, để phát triển các kỹ thuật thao tác
dữ liệu sử dụng các phép toán, chúng ta cần phải có một mô hình toán học cho các dữ liệu.
Rõ ràng, tốt hơn các mô hình (ví dụ, gần gũi hơn các mô hình phù hợp với các khía cạnh của thực tế đó
là quan tâm đến chúng tôi ), nhiều khả năng đó là chúng ta sẽ đến với một kỹ thuật thỏa đáng.
có một số phương pháp tiếp cận để xây dựng mô hình toán học.