Foundations of Bayesianism
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2011
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Foundations of Bayesianism is an authoritative collection of papers addressing the key challenges that face the Bayesian interpretation of probability today. Some of these papers seek to clarify the relationships between Bayesian, causal and logical reasoning. Others consider the application of Bayesianism to artificial intelligence, decision theory, statistics and the philosophy of science and mathematics. The volume includes important criticisms of Bayesian reasoning and also gives an insight into some of the points of disagreement amongst advocates of the Bayesian approach. The upshot is a plethora of new problems and directions for Bayesians to pursue.The book will be of interest to graduate students or researchers who wish to learn more about Bayesianism than can be provided by introductory textbooks to the subject. Those involved with the applications of Bayesian reasoning will find essential discussion on the validity of Bayesianism and its limits, while philosophers and others interested in pure reasoning will find new ideas on normativity and the logic of belief.…
Codice articolo 9789048159208
- Titolo
- Foundations of Bayesianism
- Autore
- J. Williamson
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9048159202
- ISBN 13
- 9789048159208
- Peso dell'articolo
- 657 grammi
- Dimensioni
- 235x155x24 mm
Foundations of Bayesianism is an authoritative collection of papers addressing the key challenges that face the Bayesian interpretation of probability today.
Some of these papers seek to clarify the relationships between Bayesian, causal and logical reasoning. Others consider the application of Bayesianism to artificial intelligence, decision theory, statistics and the philosophy of science and mathematics. The volume includes important criticisms of Bayesian reasoning and also gives an insight into some of the points of disagreement amongst advocates of the Bayesian approach. The upshot is a plethora of new problems and directions for Bayesians to pursue.
The book will be of interest to graduate students or researchers who wish to learn more about Bayesianism than can be provided by introductory textbooks to the subject. Those involved with the applications of Bayesian reasoning will find essential discussion on the validity of Bayesianism and its limits, while philosophers and others interested in pure reasoning will find new ideas on normativity and the logic of belief.
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