Обсуждение:Слабая вероятностная аксиоматика

Материал из MachineLearning.

Версия 15:01, 7 июля 2008

Мне трудно судить о преимуществах "слабой вероятностной аксиоматики" (и не всегда понимаю, зачем копаться в построении новой аксиоматики, если есть уже готовые :). Да, иногда теоремы формулируются вместе с ново-введенными понятиями и объектами и таким образом, очень часто, вся сложность первоначальной задачи упрятывается в эти объекты (с которыми не понятно, что делать на практике), но - таков естественный путь развития математики как науки (будем ждать, пока не появится новый математик и не придумает новую теорему, как же эти объекты строить в практической задаче с гарантированной точность/погрешностью)... Мне представляется, что бесконечность - естественное математическое понятие и бороться с ним не нужно :)... ), но могу поделиться ссылкой на книгу, на случай, если она окажется по теме :) : "Combinatorial Methods in Density Estimation (Luc Devroye, Gabor Lugosi; Springer, 2000)" (меня она привлекла на столько, что пришлось ее даже купить :)). | ADY 19:06, 23 апреля 2008 (MSD)

Возникает ассоциация с "конструктивной математикой", где исследуется, какую часть математики можно получить, не пользуясь доказательством "от противного". Это действительно любопытный вопрос.

Также и "слабая вероятностная аксиоматика" интересна в теоретическом плане. И от "лишних" аксиом действительно лучше отказываться. Но у меня есть подозрение, что для многих практических задач "слабая вероятностная аксиоматика" окажется недостаточно мощной, чтобы адекватно отразить их особенности. Nvm 18:41, 24 июня 2008 (MSD)

Комментарии

• ) Опираться только на конечные выборки - действительно интересный шаг.
• ) Нет ли известных мостов между теории "слабой вероятностной аксиоматики" и "теории конечных автоматов" (на первый взгляд, теория конечных автоматов могла бы помочь с конструированием и анализом сложных дискретных распределений)? | ADY 19:00, 7 июля 2008 (MSD)