逻辑论证与分析推理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:谷雨

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2002-3

价格:49.50元

装帧:

isbn号码:9787506015257

丛书系列:

图书标签:

• 逻辑学
• 外国文学
• 厦大
• 逻辑论证
• 分析推理
• 批判性思维
• 逻辑结构
• 推理方法
• 论证有效性
• 思维训练
• 逻辑基础
• 推理技巧
• 概念分析

书籍简介：《数字时代的数据挖掘与机器学习实践指南》 书籍主题： 本书全面深入地探讨了在当今数据爆炸的时代背景下，如何有效地利用数据挖掘技术和机器学习算法来解决实际问题。它侧重于从理论基础到具体实践的无缝衔接，旨在为数据科学家、软件工程师以及对人工智能有浓厚兴趣的技术人员提供一套系统化、可操作的知识框架和工具集。 核心内容概览： 本书结构清晰，内容涵盖了数据科学流程的各个关键环节。我们首先从数据的基础认知和预处理工作开始，随后过渡到核心的建模技术，最终探讨模型的评估、部署与优化。 第一部分：数据基础与预处理的艺术 (The Art of Data Foundation and Preprocessing) 在数据驱动的世界中，数据的质量决定了模型的上限。本部分详尽阐述了数据收集的策略、数据的清洗、转换与归一化技术。 数据源的理解与采集： 探讨结构化、半结构化及非结构化数据的特性，介绍爬虫技术（如使用 Scrapy 框架）在特定场景下的应用，并强调数据隐私和合规性（如 GDPR 原则在数据采集中的体现）。 数据清洗的精细化操作： 深入讲解缺失值（Missing Values）的处理方法，从简单的均值/中位数插补到复杂的基于模型（如 MICE）的插补策略。讨论异常值（Outliers）的检测，包括基于统计学（如箱线图、Z-Score）和基于密度（如 LOF 算法）的识别技术。 特征工程的构建与选择： 强调特征工程是数据挖掘的灵魂。系统介绍如何进行特征构造（如时间序列的滞后特征、交互特征），如何处理类别变量（One-Hot Encoding, Target Encoding），以及针对高维数据的特征选择方法，如基于过滤（Filter）、封装（Wrapper）和嵌入（Embedded）的方法（如 LASSO 回归、RFE）。 第二部分：经典与前沿的机器学习算法精讲 (In-Depth Study of Classical and Frontier Machine Learning Algorithms) 本部分是本书的核心，详细剖析了支撑现代数据分析的各种算法原理、数学基础及其在 Python 生态（主要依赖 Scikit-learn, XGBoost 等库）中的实现细节。 监督学习的深度解析： 线性模型与正则化： 不仅回顾线性回归和逻辑回归，更侧重于 Ridge, LASSO, Elastic Net 在模型过拟合控制中的实际效用和参数选择机制。 决策树族与集成学习： 详细对比 CART、ID3、C4.5 算法的演进，重点深入剖析 Bagging (Random Forest) 和 Boosting (AdaBoost, Gradient Boosting Machine) 的工作原理，尤其讲解 XGBoost、LightGBM 在处理大规模稀疏数据时的优化策略和并行化机制。 支持向量机 (SVM)： 阐述核函数（Kernel Trick）的数学意义，并讨论不同核函数（线性、多项式、RBF）的选择对分类边界的影响。 无监督学习的应用场景： 聚类分析： 深入讲解 K-Means 的局限性与改进（如 K-Medoids），并详细介绍基于密度的 DBSCAN 在发现任意形状簇上的优势。 降维技术： 解释主成分分析 (PCA) 的数学推导及其在数据可视化和噪声去除中的作用，并介绍非线性降维方法如 t-SNE 在高维数据映射时的特性。 序列模型与时间序列处理： 针对金融、物联网等领域的数据特性，介绍 ARIMA 模型族，并过渡到使用循环神经网络（RNN, LSTM, GRU）处理序列依赖关系的方法。 第三部分：深度学习的实践构建 (Practical Construction of Deep Learning Architectures) 本部分将读者从传统机器学习推向深度学习的前沿，重点关注模型的构建、训练和优化流程，而不侧重于过于底层的数学证明。 基础网络结构： 详细介绍前馈神经网络 (FNN) 的层级设计、激活函数的选择（ReLU 家族的优缺点），以及优化器（SGD, Adam, RMSProp）的收敛性差异。 计算机视觉 (CV) 应用： 重点讲解卷积神经网络 (CNN) 的核心组件——卷积层、池化层、全连接层的工作原理。通过实例介绍 LeNet、VGG、ResNet 网络的结构演进，并指导读者如何利用迁移学习（Transfer Learning）在特定数据集上快速部署高性能模型。 自然语言处理 (NLP) 基础： 介绍词嵌入（Word Embeddings）技术，如 Word2Vec 和 GloVe，作为文本特征化的基础。随后，构建基于 LSTM/GRU 的文本分类和序列标注模型，为理解 Transformer 架构打下坚实基础。 第四部分：模型评估、验证与部署 (Model Evaluation, Validation, and Deployment) 一个有效的模型必须经过严格的验证流程。本部分关注如何科学地衡量模型性能，并将其投入实际生产环境。 性能度量与交叉验证： 针对分类问题，详细区分准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1-Score、ROC 曲线与 AUC 值的适用场景。对于回归问题，比较 MSE, RMSE, MAE 的侧重点。讲解 K-Fold, Stratified K-Fold 等交叉验证策略的重要性。 模型可解释性 (XAI)： 在模型日益复杂的今天，理解“为什么”至关重要。介绍 LIME 和 SHAP 值方法，帮助用户解释复杂模型的预测决策，满足行业合规性和用户信任需求。 模型部署与监控： 讨论如何将训练好的模型封装为 API 服务（例如使用 Flask/Django 框架），并介绍模型在生产环境中可能面临的挑战，如数据漂移（Data Drift）的检测与模型的再训练策略。 本书特色： 本书摒弃了纯理论的堆砌，每一个关键概念的引入都紧密结合实际应用案例。书中包含大量经过精心设计的代码示例，读者可以通过实际运行代码来直观理解算法的输入、处理过程和输出结果。强调工程化思维，确保读者不仅掌握“如何训练模型”，更能理解“如何构建一个稳定、可维护、高性能的端到端数据科学解决方案”。无论是初学者建立扎实的算法基础，还是资深工程师寻求前沿技术和工程实践的结合，本书都是一本不可或缺的实践手册。

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要形容这本书的阅读体验，我会用“醍醐灌顶”四个字。它彻底改变了我对“论证”这个概念的理解。以往总觉得，只要言之有理，逻辑上说得通，那就是一个好的观点。但这本书让我意识到，一个看似完美的论证，可能仅仅是在一个小小的定义偷换中获得了表面的胜利。作者在处理术语的歧义性时表现出的细致入微，简直让人叹为观止。他用各种生动的小故事来佐证复杂的逻辑关系，比如通过一个关于古代法庭判决的案例，清晰地展示了“归谬法”在复杂证据链中的应用，那种抽丝剥茧的过程，读起来酣畅淋漓，让人忍不住想立刻找人讨论一番。这本书不仅是逻辑工具书，更像是一位博学导师，手把手教你如何以更清晰、更诚实的方式进行思考和表达。

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这本书在结构编排上展现出一种非常匠心独运的平衡感。前半部分侧重于基础概念的清晰界定，行文流畅，即便是初次接触逻辑分析的读者也能快速上手，建立起对“有效性”和“可靠性”的基本概念认知。然而，真正的精彩在于后半部分，作者开始引入跨学科的视角，比如将心理学中的认知偏差与形式逻辑缺陷相结合进行剖析。这使得整本书的视野瞬间开阔起来，不再局限于纯粹的抽象推理游戏。我特别欣赏作者对待论证伦理的探讨，他强调了逻辑分析的最终目的不是为了“赢”得争论，而是为了追求更接近真相的理解。这种人文关怀与严谨的逻辑分析相结合的风格，让这本书读起来既有思想的重量，又不失阅读的温度，非常难得。

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这本书简直是思维的体操房！我从来没想过，原来我们日常接触的那些看似天经地义的观点，背后竟然隐藏着如此精妙的结构和逻辑陷阱。读完之后，我开始不自觉地用一种全新的视角审视周围的一切，无论是新闻报道里的宏大叙事，还是朋友间的日常闲聊，都仿佛被一层无形的滤镜剥开，露出了底层的逻辑骨架。作者的笔触非常扎实，没有那些故弄玄虚的术语堆砌，而是通过大量贴近生活的案例，循循善诱地引导读者进入严谨的思考殿堂。我特别喜欢其中关于“稻草人谬误”和“诉诸权威”的分析，那些经典案例的剖析，简直是教科书级别的示范。以前觉得逻辑学枯燥乏味，但这本书让我体验到了智力上的酣畅淋漓，就像是学会了一套能瞬间提升判断力的工具箱。现在，面对那些模棱两可的论断，我总能迅速找到其支撑点的薄弱之处，这种掌控感让人非常自信。

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这本书的深度和广度，远超我之前对“推理”类书籍的想象。它不仅仅停留在基础的演绎和归纳层面，而是深入探讨了复杂情境下的概率推理和非形式逻辑的应用。我花了很长时间才消化完关于贝叶斯定理在日常决策中的实际运用那几章，那部分内容要求读者具备一定的数理直觉，但作者的处理方式非常高明，用生动的比喻和情境模拟，将抽象的数学模型拉到了可感知的层面。更令人称道的是，书中对“有效论证”与“可靠前提”的区分，让我对如何构建一个真正强有力的观点有了全新的认识。很多时候，我们被华丽的辞藻和看似无可指摘的推理过程所迷惑，却忽略了支撑整个论证体系的基石是否牢固。这本书就像一把锋利的手术刀，精准地切开了论证的肌理，让人在赞叹其精巧的同时，也感叹自己过去认知的局限。

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我必须承认，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但这种挑战带来的成就感是无可替代的。它不是那种可以轻松翻完，然后放在一边积灰的消遣读物。我发现自己不得不经常停下来，拿出笔记本，将书中的关键概念进行重新组织和串联。特别是涉及到哲学思辨的部分，比如关于“必然性”和“或然性”的界限，作者的论述极具思辨色彩，迫使你走出舒适区，去直面那些开放性的难题。这本书的优点在于，它从不给出武断的结论，而是提供一套完善的“思考框架”，教会你如何自己去建构论证，如何评估他人的说服力。这种由内而外的能力提升，远比记住几条逻辑规则要宝贵得多。对于任何想要提升批判性思维和学术写作能力的人来说，这都是一本值得反复研读的案头宝典。

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有误导之嫌

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没什么收获，不过逻辑差的可以一读。导论里有很多精彩观点。

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没什么收获，不过逻辑差的可以一读。导论里有很多精彩观点。

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