常用论证模型推理

常用论证模型推理

在计算机科学中，常常需要推理出一个结论或者解决一个问题，这时候就需要用到论证模型来进行分析。本文将介绍几种常用的论证模型以及如何应用它们进行推理。

1. 归纳推理

归纳推理是通过对一定数量的具有共同特征的事实或样本进行观察、分析和归纳得出一般性结论的一种推理方法。在计算机科学中，归纳推理常用于机器学习中的分类、回归等问题。

下面是一个使用Python实现的二分类逻辑回归示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

class LogisticRegression:
    def __init__(self, lr=0.01, n_iter=100000, fit_intercept=True):
        self.lr = lr
        self.n_iter = n_iter
        self.fit_intercept = fit_intercept

    def __sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def __add_intercept(self, X):
        intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
        return np.concatenate((intercept, X), axis=1)

    def __loss(self, h, y):
        return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()

    def fit(self, X, y):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        self.theta = np.zeros(X.shape[1])

        for i in range(self.n_iter):
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.__sigmoid(z)
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
            self.theta -= self.lr * gradient

    def predict_prob(self, X):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))

    def predict(self, X, threshold):
        return self.predict_prob(X) >= threshold

2. 演绎推理

演绎推理是从某个已知的前提出发，通过逻辑关系和整合，推导出不同前提所共有的合法结论，也就是从一般性到特殊性的过程，在计算机科学中，演绎推理常用于形式化证明、程序正确性