不断提高逻辑能力

不断提高逻辑能力

高效逻辑思维的重要性

工作和生活中,高效的逻辑思维非常重要,有利于我们更有效率地沟通与解决问题。

信息泛滥的时代

这是一个信息泛滥的时代,大部分人拥有的都只是一种获取信息的能力,而不是思考的能力。如果具备了思考力,则可以帮助我们快速找到问题的关键,让问题迎刃而解。

提高思考力的方式

提高思考力的方式是不断形成认知,提高逻辑思维。

认知方式

现实生活中对事物的认知有两种方式:归纳与演绎。

归纳法

观察现象,提出问题,得出结论。是把具有某些相同属性的事物列举出来,进一步找到共通点。

演绎法

从结论出发,提出一系列预测,通过搜集经验、事实、证据来验证理论的正确性。是把事物之间相互影响的因素,按照事物顺序、时间顺序、重要程度顺序列出来,寻找突破口。

归纳与演绎的基础共同点

两者都有一个基础共同点,就是需要累积大量事实,也就是经验。没有经验只聊观察和结论是空中楼阁。

通过对领域内事物一次次的归纳与演绎,可以让领域内的认知从点到线、从线到面,不断洞察本质。

看透了本质,我们可以做出更加准确的判断与选择。

逻辑思维形成的过程

逻辑思维形成的过程,是一个化繁为简的过程,简化到我们要找到目标和方法,其他所有和目标与方法无关的信息都可以剔除掉。

如何剔除无关信息

金字塔MECE原则

MECE = 相互独立、互不遗漏,是《金字塔原理》里面的概念。它要求我们从一个高的层面开始思考问题,逐层向下进行分解,分解过程中要明确边界、互不重叠、没有遗漏。

这样就可以把一个大的问题拆解成一个个小的子问题,把所有潜在的问题都列出来。

多问why

多问why是另一种找到事物本质的方式,一般可以问以下问题:

  1. 核心问题是什么?(只能有一个,如果有很多,找到最重要的那个)
  2. 这个问题的背景是什么?(来龙去脉,历史原因)
  3. 和现在这个问题有关的人物和因素有哪些?(记住MECE法则,用归纳法,一一并列出来)
  4. 哪些是导致这个问题的关键原因?
  5. 哪些是次要原因?
  6. 解决这个问题有哪些方法?(用归纳法,写出所有可能。用演绎法,找到每种方法实施的具体步骤)
  7. 解决这个问题,你现在欠缺哪些条件或者资源?
  8. 怎么弥补这些条件上的欠缺?
  9. 你的时间规划是怎样的,先做什么,再做什么,然后做什么?
  10. 最后一步,just do it.

培养思考习惯

在工作中,有意识地培养一套思考问题、问问题的逻辑方法之后,久而久之就会形成习惯,后续类似的问题就可以有效解决了。

想象力的训练

想象力这个东西,训练是训练不出来的,要靠平时的积累和勤奋思考。多问自己几个为什么,如果这样...会怎样...,如果那样...又会怎样...,久而久之,你的思维就会变得无比活跃。

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决策树算法介绍:原理与案例实现

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决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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