私は以前バーバーの本のことを聞いたことがありませんでしたが、それをざっと見ていたので、非常にとてもよく見えます。
調べたい特定のフィールドがない限り、次のことをお勧めします（おそらく既に聞いたことがあるもののいくつか）
- DJC Mackayによる情報理論、推論、学習アルゴリズム。古典的であり、著者はそれの.pdfをオンラインで無料で利用できるようにしているため、言い訳はできません。
- CMBishopによるパターン認識と機械学習。よく引用されますが、これとバーバーの本の間には多くのクロスオーバーがあるように見えます。
- 確率論、科学の論理、ETJaynesによる。一部の地域では、おそらくもう少し基本的です。しかし、説明は素晴らしいです。私は、自分が持っていることすら知らなかったいくつかの誤解を解消したことがわかりました。
- TM CoverおよびJAThomasによる情報理論の要素。そう、あなたが推測した情報理論の観点から攻撃確率。チャネル容量と最大エントリに関するいくつかの非常にきちんとしたもの。よりベイジアンのものとは少し異なります（本全体で1つ前のものを見たことしか覚えていません）。
- V.Vapnikによる統計的学習理論。完全に非ベイジアン、あなたにアピールしないかもしれません。構造的リスクの上限に焦点を当てています。サポートベクターマシンの出所について説明します。
- カール・ポッパーirは科学的発見の哲学に関する一連の作品を制作しました。それはかなりの量の統計を特徴としています（それらのコレクションは購入できますが、手に入れるタイトルはありません-謝罪）。繰り返しますが、ベイジアンではありませんが、偽造可能性とオッカムカミソリとの関係についての彼の議論は（私の意見では）魅力的であり、科学を行うことに関与する人なら誰でも読むべきです。