如何学习logo设计？

一、如何学习logo设计？

1.确定主题

在艺术留学作品集创作中，可以结合个人经历、兴趣爱好，也可以结合学校或比赛的项目，将此定为主题，而商用logo设计则主要在甲方要求基础上，具体思考。

2. 前期调研

LOGO设计不是凭空创造，所有的设计需要经过大量素材、资料的研究，并在此基础上进行思考推敲，以便项目前期大量、详实的调研工作为设计的顺利展开提供依据。

3. 概念生成

在调研得到足够的信息支撑之后，甚至在调研的后半程中，概念便已基本定型。因为在调研中即会存在对概念可行性的评估，即结合设计主题和调研信息是否充足、有价值，分析哪些概念不具有可发展性，哪些概念可以得到充分发挥，并将从中提炼3个左右最能代表品牌气质的关键词，作为设计围绕的核心。

4. 方案草图

此阶段，即可以结合前期调研的资料（文字及图像），围绕设计概念（关键词）开始在图纸上绘制草图，进行大量尝试。没思路的时候记得围绕key words进行头脑风暴。

5. 优化方案

在初稿积累到一定程度之后，大家可以通过小组讨论、专家意见等方式，获得直接的反馈，并根据讨论结果进一步调研、绘制草图，从而优化设计方案。

6. 确定方案

经过优化之后，大家需要从经过多轮筛选留到最后的几个设计方案中，结合主题、设计概念及康石石在文中提及的五点优秀LOGO必要素质，进行综合分析。

7. 最终排版

排版前，需要从头梳理整个设计过程，将各个环节中的重要信息进行汇总，并结合以下要点进行排版：

a. 作品集整体排版风格统一

b. 版面不要过于拥挤紧凑拥挤，要适当留白

c. 文字不要太多，记住一定要用图像说话

以上流程是基础，是logo创作的标准线，掌握之后才能进行更多元更有趣的创作

二、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

三、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

四、机器学习的哲学本质？

机器学习的本质，就在于建立了（原始数据——认知）之间的直接映射，跳出了“知识”的束缚。

机器学习是一种从数据当中发现复杂规律，并且利用规律对未来时刻、未知状况进行预测和判定的方法。是当下被认为最有可能实现人工智能的方法，随着大数据+机器学习的组合，使得机器学习算法从数据中发现的规律越来越普适。

五、机器学习需要的时间？

这个就要看个人情况，985数学系毕业三个月，可以入门。

六、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

七、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

八、机器学习算法和深度学习的区别？

答：机器学习算法和深度学习的区别：

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

九、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

十、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。