曼塔斯·拉兹维拉斯;威廉·佩登;弗朗西斯科·德·普雷蒂斯 利用证据概率和客观贝叶斯校准归纳逻辑进行决策。 （英语） Zbl 1531.68139号 国际J近似推理 162，文章ID 109030，37 p.（2023）. 小结：校准归纳逻辑基于相对频率的可接受估计，用于生成不精确的概率。反过来，这些不精确的概率旨在指导信念和决策——这一过程称为“校准”。两个突出的例子是亨利·凯伯格的证据概率体系和乔恩·威廉姆森的客观贝叶斯主义。关于这些逻辑，还有许多尚未探索的问题。他们短期表现如何？在什么情况下他们做得更好或更糟？与传统贝叶斯主义相比，他们的表现如何？在本文中，我们开发了一个基于agent的经典二项式决策问题模型，其中包括基于证据概率变化和客观贝叶斯主义的参与者。我们比较了这些玩家的表现，包括与使用标准贝叶斯归纳逻辑的基准玩家的表现。我们发现，经过校准的游戏者能够匹配贝叶斯游戏者的性能，但只能使用特定的接受阈值和决策规则。除其他观点外，我们的讨论对使用不精确概率描述“谨慎”推理提出了一些挑战。因此，我们展示了一种系统地比较不精确概率系统的新方法，并且我们得出结论，校准归纳逻辑在决策方面具有令人惊讶的前景。 理学硕士： 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 03B48号 概率与归纳逻辑 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T27型 人工智能中的逻辑 关键词：基于agent的建模;不确定性决策;视角称为频率学派;不精确概率;机器学习;客观贝叶斯主义 软件：Statsmodels公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Radzvilas}等人，国际期刊近似推理162，文章ID 109030，37 p.（2023；Zbl 1531.68139） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] 本杰明·D·J。；J.O.伯杰。；Johannesson，M。；Nosek，B.A。；Wagenmakers，E.-J。；伯克，R。；Bollen，K.A。；Brembs，B。；布朗，L。；Camerer，C.，重新定义统计显著性，Nat.Hum.Behav。，2, 1, 6-10 (2018) [2] Betz，G.，《捍卫无价值理想》，Eur.J.Philos。科学。，3, 2, 207-220 (2013) [3] 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