This HTML5 document contains 104 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dcthttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n14https://global.dbpedia.org/id/
n13https://archive.today/20131123162815/http:/bayesian-programming.org/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
n18http://
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n12https://archive.today/20131123162733/http:/www.probayes.com/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
dbphttp://dbpedia.org/property/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
goldhttp://purl.org/linguistics/gold/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:Bayesian_programming
rdf:type
dbo:ProgrammingLanguage
rdfs:label
Байесовское программирование Bayesian programming Баєсове програмування
rdfs:comment
Ба́єсове програмува́ння — це формальна система та методологія визначення ймовірнісних моделей та розв'язання задач, коли не вся необхідна інформація є доступною. запропонував, щоби ймовірність могла розглядатися як альтернатива та розширення логіки для раціонального міркування з неповною та непевною інформацією. У своїй засадничій книзі «Теорія ймовірностей: логіка науки» він розробив цю теорію та запропонував те, що він назвав «роботом», що було не фізичним пристроєм, а рушієм висновування для автоматизації ймовірнісних міркувань — щось на кшталт Прологу для ймовірності замість логіки. Баєсове програмування є формальним та конкретним втіленням цього «робота». Bayesian programming is a formalism and a methodology for having a technique to specify probabilistic models and solve problems when less than the necessary information is available. Edwin T. Jaynes proposed that probability could be considered as an alternative and an extension of logic for rational reasoning with incomplete and uncertain information. In his founding book Probability Theory: The Logic of Science he developed this theory and proposed what he called “the robot,” which was nota physical device, but an inference engine to automate probabilistic reasoning—a kind of Prolog for probability instead of logic. Bayesian programming is a formal and concrete implementation of this "robot". Байесовское программирование — это формальная система и методология определения вероятностных моделей и решения задач, когда не вся необходимая информация является доступной. Эдвин Томпсон Джейнс предложил рассматривать вероятность как альтернативу и расширение логики для рациональных рассуждений с неполной и неопределенной информацией. В своей основополагающей книге «Теория вероятности: логика науки» он развил эту теорию и предложил то, что он назвал «роботом», который был не физическим устройством, а машиной вывода, автоматизирующей вероятностные рассуждения — что-то вроде Пролога для теории вероятности вместо логики. Байесовское программирование является формальной и конкретной реализацией этого «робота».
dct:subject
dbc:Bayesian_statistics dbc:Artificial_intelligence
dbo:wikiPageID
40888645
dbo:wikiPageRevisionID
1116600116
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Bayesian_inference dbr:Naive_Bayes dbr:Probability_distribution dbr:Kalman_filter dbr:Bayes'_theorem dbr:Inference_engine dbr:Independence_(probability_theory) dbr:Chain_rule_(probability) dbr:Image_recognition dbr:Conditional_probability dbr:N-gram dbr:Judea_Pearl dbr:Edwin_Thompson_Jaynes dbr:Scheme_(programming_language) dbr:Graphical_model dbr:Laplace_rule_of_succession dbr:Advanced_driver-assistance_systems dbr:Belief_propagation dbr:Abductive_logic_programming dbr:Expectation-maximization_algorithm dbr:Probabilistic_logic dbr:Uncertainty_quantification dbr:Recursive_Bayesian_estimation dbr:Robotics dbr:Baum–Welch_algorithm dbr:Subjective_logic dbr:Bayesian_spam_filtering dbr:Video_game dbr:Functional_programming dbr:Autonomous_robotics dbr:Fuzzy_set dbr:Viterbi_algorithm dbr:Fuzzy_logic dbr:Mobile_robot dbr:PPM_compression_algorithm dbr:Computer-aided_design dbr:Semantics dbc:Artificial_intelligence dbr:Possibility_theory dbr:Naive_Bayes_classifier dbr:Completeness_(logic) dbr:Cox's_theorem dbr:Hidden_Markov_model dbr:Prolog dbr:Speech_recognition dbr:Dynamic_Bayesian_network dbr:Bayes'_rule dbr:Joint_probability_distribution dbr:Bag_of_words dbr:Factor_graph dbr:Binary_data dbr:List_of_probability_distributions dbr:Lisp_(programming_language) dbr:Normalizing_constant dbr:Probabilistic_programming_language dbr:Bayesian_probability dbr:Random_variable dbr:Extended_Kalman_filter dbr:Saccade dbr:Bayesian_network dbr:Pierre-Simon_Laplace dbr:Robotic_arm dbr:Speech_acquisition dbr:Probabilistic_relational_programming_language dbr:Conditional_independance dbc:Bayesian_statistics
dbo:wikiPageExternalLink
n12:Bayesian-Programming-Book n13: n18:Bayesian-programming.org
owl:sameAs
freebase:m.0zdntdc dbpedia-ru:Байесовское_программирование n14:bWXZ dbpedia-uk:Баєсове_програмування wikidata:Q16243608
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Cite_book dbt:Portal dbt:Citation_needed dbt:Bayesian_statistics dbt:Webarchive dbt:Short_description dbt:Probability_fundamentals dbt:Primary_sources dbt:Columns-list dbt:Reflist
dbp:date
2013-11-23
dbp:url
n13:
dbo:abstract
Ба́єсове програмува́ння — це формальна система та методологія визначення ймовірнісних моделей та розв'язання задач, коли не вся необхідна інформація є доступною. запропонував, щоби ймовірність могла розглядатися як альтернатива та розширення логіки для раціонального міркування з неповною та непевною інформацією. У своїй засадничій книзі «Теорія ймовірностей: логіка науки» він розробив цю теорію та запропонував те, що він назвав «роботом», що було не фізичним пристроєм, а рушієм висновування для автоматизації ймовірнісних міркувань — щось на кшталт Прологу для ймовірності замість логіки. Баєсове програмування є формальним та конкретним втіленням цього «робота». Баєсове програмування також можна розглядати як алгебраїчну формальну систему для визначення графових моделей, таких як, наприклад, баєсові мережі, фільтри Калмана або приховані марковські моделі. Дійсно, баєсове програмування є загальнішим за баєсові мережі, і має виразну потужність, еквівалентну ймовірнісним . Bayesian programming is a formalism and a methodology for having a technique to specify probabilistic models and solve problems when less than the necessary information is available. Edwin T. Jaynes proposed that probability could be considered as an alternative and an extension of logic for rational reasoning with incomplete and uncertain information. In his founding book Probability Theory: The Logic of Science he developed this theory and proposed what he called “the robot,” which was nota physical device, but an inference engine to automate probabilistic reasoning—a kind of Prolog for probability instead of logic. Bayesian programming is a formal and concrete implementation of this "robot". Bayesian programming may also be seen as an algebraic formalism to specify graphical models such as, for instance, Bayesian networks, dynamic Bayesian networks, Kalman filters or hidden Markov models. Indeed, Bayesian Programming is more general than Bayesian networks and has a power of expression equivalent to probabilistic factor graphs. Байесовское программирование — это формальная система и методология определения вероятностных моделей и решения задач, когда не вся необходимая информация является доступной. Эдвин Томпсон Джейнс предложил рассматривать вероятность как альтернативу и расширение логики для рациональных рассуждений с неполной и неопределенной информацией. В своей основополагающей книге «Теория вероятности: логика науки» он развил эту теорию и предложил то, что он назвал «роботом», который был не физическим устройством, а машиной вывода, автоматизирующей вероятностные рассуждения — что-то вроде Пролога для теории вероятности вместо логики. Байесовское программирование является формальной и конкретной реализацией этого «робота». Байесовское программирование также можно рассматривать как формальную алгебраическую систему для задания графовых моделей, таких как, например, байесовские сети, , фильтры Кальмана или скрытые марковские модели. Действительно, байесовское программирование обобщает байесовские сети и имеет выразительную мощность эквивалентную .
gold:hypernym
dbr:Formalism
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Bayesian_programming?oldid=1116600116&ns=0
dbo:wikiPageLength
42804
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Bayesian_programming