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Hitchcock and Sober on Weak Predictivism

机译：希区柯克和索伯论弱预测主义

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According to Hitchcock and Sober’s argument from overfitting for weak predictivism, the fact that a theory accurately predicts a portion of its data is evidence that it has been formulated by balancing simplicity and goodness-of-fit rather than overfitting data. The core argument consists of two likelihood inequalities. In this paper I show that there is a surprising accommodation-friendly implication in their argument, and contend that it is beset by a substantial difficulty, namely, there is no good reason to think that their second likelihood inequality is true.
机译：根据希区柯克和索伯（Hitchcock and Sober）关于弱预测主义过度拟合的观点，理论可以准确预测其一部分数据这一事实证明，它是通过平衡简单性和拟合优度而不是过度拟合数据而形成的。核心论点包括两个似然不等式。在本文中，我证明了他们的论点中有令人惊讶的适应友好的含义，并认为这受到很大困难的困扰，即没有充分的理由认为他们的第二种可能性不等式是正确的。

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