o exército de um homem só
$1025
o exército de um homem só,Descubra um Mundo de Presentes Virtuais Sem Limites com a Hostess Bonita, Onde Cada Ação Pode Trazer Novas Recompensas e Momentos de Alegria..Para tirar inferências probabilísticas baseadas em nova evidência, é necessário já ter uma probabilidade a priori atribuída à proposição em questão. Mas isto nem sempre é assim: á muitas proposições que o agente nunca considerou e, portanto, carece de um grau de crença. Este problema geralmente é resolvido atribuindo uma probabilidade à proposição em questão, a fim de aprender com a nova evidência através da condicionalização. O ''problema dos priores'' diz respeito à questão de como essa atribuição inicial deve ser feita. Os ''bayesianos subjetivos'' sustentam que não há ou há poucas condições além da coerência probabilística que determinam como atribuímos as probabilidades iniciais. O argumento para essa liberdade na escolha dos graus iniciais de crença é que os graus mudarão à medida que adquirirmos mais evidências e convergirão para o mesmo valor depois de passos suficientes, não importa por onde comecemos. Os ''bayesianos objetivos'', por outro lado, afirmam que existem várias condições que determinam a atribuição inicial. Uma condição importante é o princípio da indiferença. Afirma que os graus de crença devem ser distribuídas igualmente entre todos os resultados possíveis. Por exemplo, um agente quer predizer a cor das bolas sacadas de uma urna que contém apenas bolas vermelhas e pretas, sem qualquer informação sobre a proporção de bolas vermelhas e pretas. Aplicado a esta situação, o princípio da indiferença afirma que o agente deve inicialmente assumir que a probabilidade de sacar uma bola vermelha é de 50%. Isto se deve a considerações simétricas: é a única atribuição em que as probabilidades a priori são invariantes a uma mudança de etiqueta. Embora essa abordagem funcione para alguns casos, produz paradoxos em outros. Outra objeção é que não se deve atribuir probabilidades a priori com base na ignorância inicial.,O ''princípio de condicionalização'' rege como o grau de crença de um agente em uma hipótese deve mudar ao receber nova evidência a favor ou contra esta hipótese. Como tal, expressa o aspecto dinâmico de como os agentes racionais ideais se comportariam. Baseia-se na noção de probabilidade condicional, que é a medida da probabilidade de que um evento ocorra dado que outro evento já ocorreu. A probabilidade incondicional de que ocorra é geralmente expressa como , enquanto a probabilidade condicional de que ocorra dado que já ocorreu é escrito como . Por exemplo, a probabilidade de atirar uma moeda duas vezes e a moeda cair cara duas vezes é de apenas 25%. Mas a probabilidade condicional de isso ocorrer, dado que a moeda caiu cara na primeira vez é então 50%. O princípio de condicionalização aplica esta ideia às crenças: devemos mudar nosso grau de crença de que a moeda vai cair cara duas vezes ao receber evidência de que já caiu cara na primeira vez. A probabilidade atribuída à hipótese antes do evento é chamada de probabilidade a priori. A probabilidade depois é chamada de probabilidade a posteriori. Segundo o princípio simples de condicionalização, isto pode ser expresso da seguinte forma: . Assim, a probabilidade a posteriori de que a hipótese seja verdadeira é igual à probabilidade condicional a priori de que a hipótese seja verdadeira em relação à evidência, que é igual à probabilidade a priori de que tanto a hipótese quanto a evidência sejam verdadeiras, dividida pela probabilidade a priori de que a evidência seja verdadeira. A expressão original deste princípio, referida como teorema de Bayes, pode ser deduzida diretamente dessa formulação..
- SKU: 162
- Danh mục: jogos que d?o dinheiro no paypal ios
- Tags: o resultado da federal de hoje de noite
Descrever
o exército de um homem só,Descubra um Mundo de Presentes Virtuais Sem Limites com a Hostess Bonita, Onde Cada Ação Pode Trazer Novas Recompensas e Momentos de Alegria..Para tirar inferências probabilísticas baseadas em nova evidência, é necessário já ter uma probabilidade a priori atribuída à proposição em questão. Mas isto nem sempre é assim: á muitas proposições que o agente nunca considerou e, portanto, carece de um grau de crença. Este problema geralmente é resolvido atribuindo uma probabilidade à proposição em questão, a fim de aprender com a nova evidência através da condicionalização. O ''problema dos priores'' diz respeito à questão de como essa atribuição inicial deve ser feita. Os ''bayesianos subjetivos'' sustentam que não há ou há poucas condições além da coerência probabilística que determinam como atribuímos as probabilidades iniciais. O argumento para essa liberdade na escolha dos graus iniciais de crença é que os graus mudarão à medida que adquirirmos mais evidências e convergirão para o mesmo valor depois de passos suficientes, não importa por onde comecemos. Os ''bayesianos objetivos'', por outro lado, afirmam que existem várias condições que determinam a atribuição inicial. Uma condição importante é o princípio da indiferença. Afirma que os graus de crença devem ser distribuídas igualmente entre todos os resultados possíveis. Por exemplo, um agente quer predizer a cor das bolas sacadas de uma urna que contém apenas bolas vermelhas e pretas, sem qualquer informação sobre a proporção de bolas vermelhas e pretas. Aplicado a esta situação, o princípio da indiferença afirma que o agente deve inicialmente assumir que a probabilidade de sacar uma bola vermelha é de 50%. Isto se deve a considerações simétricas: é a única atribuição em que as probabilidades a priori são invariantes a uma mudança de etiqueta. Embora essa abordagem funcione para alguns casos, produz paradoxos em outros. Outra objeção é que não se deve atribuir probabilidades a priori com base na ignorância inicial.,O ''princípio de condicionalização'' rege como o grau de crença de um agente em uma hipótese deve mudar ao receber nova evidência a favor ou contra esta hipótese. Como tal, expressa o aspecto dinâmico de como os agentes racionais ideais se comportariam. Baseia-se na noção de probabilidade condicional, que é a medida da probabilidade de que um evento ocorra dado que outro evento já ocorreu. A probabilidade incondicional de que ocorra é geralmente expressa como , enquanto a probabilidade condicional de que ocorra dado que já ocorreu é escrito como . Por exemplo, a probabilidade de atirar uma moeda duas vezes e a moeda cair cara duas vezes é de apenas 25%. Mas a probabilidade condicional de isso ocorrer, dado que a moeda caiu cara na primeira vez é então 50%. O princípio de condicionalização aplica esta ideia às crenças: devemos mudar nosso grau de crença de que a moeda vai cair cara duas vezes ao receber evidência de que já caiu cara na primeira vez. A probabilidade atribuída à hipótese antes do evento é chamada de probabilidade a priori. A probabilidade depois é chamada de probabilidade a posteriori. Segundo o princípio simples de condicionalização, isto pode ser expresso da seguinte forma: . Assim, a probabilidade a posteriori de que a hipótese seja verdadeira é igual à probabilidade condicional a priori de que a hipótese seja verdadeira em relação à evidência, que é igual à probabilidade a priori de que tanto a hipótese quanto a evidência sejam verdadeiras, dividida pela probabilidade a priori de que a evidência seja verdadeira. A expressão original deste princípio, referida como teorema de Bayes, pode ser deduzida diretamente dessa formulação..
