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Synopsis
Probabilistic Logic in a Coherent Setting The approach to probability theory followed in this book characterizes probability as a linear operator, and is based on the concept of coherence. It is a 'flexible' and unifying tool suited for handling partial probability assessments, and conditional independence, in a way that avoids the inconsistencies related to logical dependence.
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- ÉditeurSpringer-Verlag New York Inc.
- Date d'édition2002
- ISBN 10 1402009178
- ISBN 13 9781402009174
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Nombre de pages291
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Probabilistic Logic in a Coherent Setting
Edité par
Springer-Verlag New York Inc., 2002
ISBN 10 : 1402009178
ISBN 13 : 9781402009174
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Probabilistic Logic in a Coherent Setting
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Probabilistic Logic In A Coherent Setting (trends In Logic)
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Probabilistic Logic in a Coherent Setting (Trends in Logic, 15)
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Probabilistic Logic in a Coherent Setting (Trends in Logic, 15)
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Probabilistic Logic in a Coherent Setting
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The approach to probability theory followed in this book (which differs radically from the usual one, based on a measure-theoretic framework) characterizes probability as a linear operator rather than as a measure, and is based on the concept of coherence, . N° de réf. du vendeur 4092205
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Probabilistic Logic in a Coherent Setting
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Springer Netherlands, Springer Netherlands, 2002
ISBN 10 : 1402009178
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The approach to probability theory followed in this book (which differs radically from the usual one, based on a measure-theoretic framework) characterizes probability as a linear operator rather than as a measure, and is based on the concept of coherence, which can be framed in the most general view of conditional probability. It is a `flexible' and unifying tool suited for handling, e.g., partial probability assessments (not requiring that the set of all possible `outcomes' be endowed with a previously given algebraic structure, such as a Boolean algebra), and conditional independence, in a way that avoids all the inconsistencies related to logical dependence (so that a theory referring to graphical models more general than those usually considered in bayesian networks can be derived). Moreover, it is possible to encompass other approaches to uncertain reasoning, such as fuzziness, possibility functions, and default reasoning. The book is kept self-contained, provided the reader is familiar with the elementary aspects of propositional calculus, linear algebra, and analysis. N° de réf. du vendeur 9781402009174
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