Inductive probability
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Inductive probability attempts to give the probability of future events based on past events. It is the basis for inductive reasoning, and gives the mathematical basis for learning and the perception of patterns. It is a source of knowledge about the world. There are three sources of knowledge: inference, communication, and deduction. Communication relays information found using other methods. Deduction establishes new facts based on existing facts. Inference establishes new facts from data. Its basis is Bayes' theorem.
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A probabilidade indutiva tenta aferir a probabilidade de eventos futuros baseado em eventos passados. É a base para o raciocínio indutivo, e fornece a base matemática para o aprendizado e percepção de padrões. É uma fonte de conhecimento sobre o mundo. Há três fontes de conhecimento: inferência, comunicação e dedução. A comunicação retransmite informações encontradas utilizando-se outros métodos. A dedução estabelece novos fatos, baseando-se nos existentes. Somente a inferência estabelece novos dados a partir de informação.
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Inductive probability
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Probabilidade indutiva
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Inductive probability attempts to give the probability of future events based on past events. It is the basis for inductive reasoning, and gives the mathematical basis for learning and the perception of patterns. It is a source of knowledge about the world. There are three sources of knowledge: inference, communication, and deduction. Communication relays information found using other methods. Deduction establishes new facts based on existing facts. Inference establishes new facts from data. Its basis is Bayes' theorem. Information describing the world is written in a language. For example, a simple mathematical language of propositions may be chosen. Sentences may be written down in this language as strings of characters. But in the computer it is possible to encode these sentences as strings of bits (1s and 0s). Then the language may be encoded so that the most commonly used sentences are the shortest. This internal language implicitly represents probabilities of statements. Occam's razor says the "simplest theory, consistent with the data is most likely to be correct". The "simplest theory" is interpreted as the representation of the theory written in this internal language. The theory with the shortest encoding in this internal language is most likely to be correct.
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A probabilidade indutiva tenta aferir a probabilidade de eventos futuros baseado em eventos passados. É a base para o raciocínio indutivo, e fornece a base matemática para o aprendizado e percepção de padrões. É uma fonte de conhecimento sobre o mundo. Há três fontes de conhecimento: inferência, comunicação e dedução. A comunicação retransmite informações encontradas utilizando-se outros métodos. A dedução estabelece novos fatos, baseando-se nos existentes. Somente a inferência estabelece novos dados a partir de informação. A base da inferência é o teorema de Bayes, mas esse teorema é, algumas vezes, difícil de ser entendido e aplicado. O método mais simples de entender inferência é em termos da quantidade da informação. A informação que descreve um mundo é escrita em uma linguagem. Por exemplo, uma simples linguagem matemática de proposições pode ser escolhida. Sentenças podem ser escritas nessa linguagem como uma cadeia de caracteres. Mas, no computador, é possível codificar essas sentenças como cadeias de bits (uns e zeros). Assim a linguagem pode ser codificada de forma que as sentenças mais utilizadas são as mais curtas. Essa linguagem interna implicitamente representa a probabilidade de declarações. A Navalha de Occam diz que "a teoria mais simples, consistente com os dados é a mais provável de estar correta". A "teoria mais simples" é interpretada como a representação da teoria escrita nessa linguagem interna. A teoria com a codificação mais curta nessa linguagem interna é a mais provável de estar correta.
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