機器學習-特徵提取

第4步：特徵工程算法 或許比選擇算法更重要的是正確選擇表示數據的特徵。從上面的列表中選擇合適的算法是相對簡單直接的，然而特徵工程卻更像是一門藝術。網絡 主要問題在於咱們試圖分類的數據在特徵空間的描述極少。利如，用像素的灰度值來預測圖片一般是不佳的選擇；相反，咱們須要找到能提升信噪比的數據變換。若是沒有這些數據轉換，咱們的任務可能沒法解決。利如，在方向梯度直方圖（HOG）出現以前，複雜的視覺任務（像

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