哲学与数据科学—深度思考数据
美学与数据科学—深度思考数据
第二部分：认识论
阅读完这篇文章后，我希望您能对几千年来关于知识的深入思考如何应用于您作为数据科学家的日常工作有一个实际的理解。
这是一系列关于哲学概念如何帮助我在作为数据科学家的工作中的第二篇文章。第一篇文章是关于决定论的（链接）；一种特定的形而上学理论。本文将涵盖落入哲学领域的多种思想流派认识论。
认识论是研究我们可以知道什么以及我们如何实现知识的学科。它是对知识本身的研究。这与数据科学非常相关，因为我们正试图从数据中获取知识！
认识论是研究我们可以知道什么以及我们如何实现知识的学科。它是对知识本身的研究。
以下是我们将涵盖的内容：
- 归纳推理与演绎推理
- 怀疑论
- 实用主义
归纳推理与演绎推理
推理是我们对知识进行合理化和辩护的方法。它是我们了解某个事物的原因。推理有多种类型，但我认为最常见（也最适用）的是演绎推理和归纳推理。
演绎推理
演绎推理产生的结论是前提的逻辑结果。在演绎推理中，前提和论据构成了一个封闭系统。如果前提正确且逻辑无误，我们就有了一个确凿的理由去相信我们提出的知识（论证中的“因此”或“然后”部分）。
换句话说，如果我们假设前提为真，则演绎论证的结论就是知识！当然，演绎论证的争议点（假设没有逻辑错误）在于前提是否实际上是真的。
以下是演绎推理的一个非常简单的例子：
