首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

科学哲学视野下的贝叶斯方法

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
导言第13-34页
 一、问题的提出第13-16页
 二、研究意义和研究现状第16-19页
 三、文献综述第19-24页
 四、研究思路和内容概述第24-34页
第一章 归纳合理性与贝叶斯方法的兴起第34-87页
 第一节 贝叶斯方法与归纳合理性第34-46页
  一、归纳推理的合理性问题第34-36页
  二、波普尔的反归纳主义论证第36-38页
  三、概率与归纳有效性证明第38-40页
  四、归纳机制的定性与定量进路第40-46页
 第二节 贝叶斯方法的理论依据及类型第46-63页
  一、概率演算的基本公理第46-47页
  二、贝叶斯定理及其证明第47-50页
  三、逻辑贝叶斯主义与主观贝叶斯主义第50-63页
 第三节 主观贝叶斯主义的有用定理第63-71页
  一、荷兰赌定理和标准荷兰赌论证第63-67页
  二、意见收敛定理与可换事件第67-71页
 第四节 逻辑—历史方法考量下的贝叶斯方法第71-87页
  一、逻辑—历史方法概论及其经典模型第71-82页
  二、贝叶斯方法中的逻辑—历史特性第82-87页
第二章 经典统计推理的类型和局限第87-115页
 第一节 经典统计推理中的概率解释与抽样第87-91页
  一、概率的频率解释及其局限第88-90页
  二、随机抽样的悖论第90-91页
 第二节 经典估计理论及其不足第91-97页
  一、点估计:对标准的合理性质疑第92-93页
  二、区间估计:置信区间与归纳推理第93-97页
 第三节 显著性检验中的问题第97-104页
  一、费希尔理论:检验统计量的选择问题第98-101页
  二、奈曼—皮尔逊理论:其中的主观因素第101-104页
 第四节 经典统计方法与归纳意义第104-115页
  一、证伪主义方法与归纳问题第104-106页
  二、统计推理的波普尔—古诺观点:统计中的证伪主义第106-107页
  三、统计证伪主义的发展:显著性检验第107-111页
  四、显著性与显著性水平:归纳与归纳支持第111-113页
  五、证伪主义方法的修正进路第113-115页
第三章 贝叶斯方法在统计推理中的运用和优势第115-129页
 第一节 先验分布与主观概率第115-117页
 第二节 贝叶斯方法对抽样悖论的消除第117-118页
 第三节 贝叶斯估计的优越性第118-124页
  一、可信区间对置信区间的取代第119页
  二、牢固估计原则与估计独立性第119-124页
 第四节 贝叶斯推理:假说检验与停止法则第124-129页
  一、证据描述与停止法则第125-127页
  二、两种关于停止法则的异议第127-129页
第四章 贝叶斯方法面临的困难和挑战第129-154页
 第一节 主观性问题第129-138页
  一、一致性与可数可加性原则第130-134页
  二、条件化与更新法则第134-138页
 第二节 简单性问题第138-143页
  一、简单性假设与曲线拟合第138-140页
  二、简单性与预测精确性第140-143页
  三、简单性与似合理性第143页
 第三节 旧证据问题第143-154页
  一、科学逻辑中的确证问题第144-148页
  二、证据的反事实概率第148-151页
  三、旧证据的贝叶斯解决方案第151-154页
第五章 逻辑、哲学与认知:贝叶斯方法探究的三维视角第154-184页
 第一节 逻辑视野中的贝叶斯方法第154-160页
  一、概率的引入:古典归纳逻辑与现代归纳逻辑之分第154-158页
  二、非帕斯卡概率逻辑的提出:贝叶斯方法的可能发展路径第158-160页
 第二节 哲学视角中的贝叶斯方法第160-164页
  一、性向解释和主体交互解释第160-161页
  二、贝叶斯方法中的客观与主观之争第161-163页
  三、概率的多元论:从概率的应用上看第163-164页
 第三节 认知科学视野中的贝叶斯方法第164-184页
  一、频率格式的贝叶斯推理模型:频率主义与贝叶斯主义的统一第165-172页
  二、主观概率判断的支持理论:外延性与非外延性的融合第172-179页
  三、贝叶斯方法探究的认知转向第179-184页
参考文献第184-188页
致谢第188-189页
个人简历与在学期间发表的学术论文及成果第189页

论文共189页,点击 下载论文
上一篇:多种分子识别生物传感活性界面的构建及其应用研究
下一篇:竞争型网络机器人系统关键问题研究