本課程教學(xué)內(nèi)容涵蓋信息圖形和視覺傳達(dá)設(shè)計的基礎(chǔ)理論、基本原則和方法，以及相關(guān)制圖標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范；課程以“為什么學(xué)-學(xué)什么-如何學(xué)”的邏輯主線展開，涉及標(biāo)識簡歷、統(tǒng)計圖表、概念示意圖和地圖等信息圖示類型，通過經(jīng)典案例講解和學(xué)生作品賞析，掌握數(shù)據(jù)、概念等各類主客觀信息的圖形表達(dá)技巧。
線性回歸 (Linear Regression)：用于預(yù)測連續(xù)型變量的算法，通過擬合一個線性模型來描述自變量和因變量之間的關(guān)系。
邏輯回歸 (Logistic Regression)：用于預(yù)測二分類問題的算法，通過擬合一個邏輯函數(shù)來估計因變量為某一類別的概率。
決策樹 (Decision Tree)：一種樹狀模型，通過一系列的決策節(jié)點和葉節(jié)點來對數(shù)據(jù)進行分類或回歸。
隨機森林 (Random Forest)：一種集成學(xué)習(xí)算法，通過多個決策樹組成的森林來進行分類或回歸，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
支持向量機 (Support Vector Machine)：一種二分類模型，通過在特征空間中構(gòu)建最優(yōu)超平面來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類。
樸素貝葉斯 (Naive Bayes)：基于貝葉斯定理和特征獨立性假設(shè)的分類算法，常用于文本分類和垃圾郵件過濾等任務(wù)。
K均值聚類 (K-Means Clustering)：一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過將數(shù)據(jù)點劃分為K個簇來實現(xiàn)聚類。
主成分分析 (Principal Component Analysis)：一種降維技術(shù)，通過線性變換將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，保留最重要的特征。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Neural Networks)：一種模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型，通過多層神經(jīng)元構(gòu)建復(fù)雜的非線性模型。
深度學(xué)習(xí) (Deep Learning)：一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)更加復(fù)雜的模式和特征。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大成功。
