Imaginary Number Probability in Bayesian-type Inference
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Doubt, choice and probability.Bayesian probability computation is the most significant approach in complex maths interesting for all logicians to understand. And its computation and reasoning set us new priorities in further attempts to develop a more human-type reasoning, where 'possible' and 'probable' scales are matched and sorted out on subjective basis.We use Bayesian computation models, Finetti's principle of free observation, dynamic probability, complex number equations, and other formal-logical principles in order to base our own modeling and sub-branching.We aim to understand relation of the computation frequency in probability inference and in imaginary probability computation. And how the Bayesian inference principle could be disturbed by the possibilities of artificial 'doubt' of imaginary probability. We try to define the common patterns of complex number behavior in probability modeling, and the modeling of such probability in $i$ numbers, so we could say one day that the probability of having a cancer is 1.99 in for 100, and the hypothetical probability of it is none (0).The same subjective manner same subjective manner of a culprit who prefers an idea, or an image over logic, undertaking it as a guidance for his actions; a magnificent specter of a writer, a diamond of an artist and all those things which lure them all to the same jail of a culprit - the split of decision.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle