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    大家好，我是爱酱。 本篇将会系统讲解机器学习中三个极易混淆但又核心的概念：特征工程（Feature Engineering）、特征选择（Feature Selection）与特征提取（Feature Extraction）。 内容包括定义、原理、典型方法、联系区别与实际案例，适合初学者和进阶者系统理解。
  • 机器学习之数据清洗、特征提取与特征选择 - 知乎
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  • 特征提取_百度百科
    在机器学习、模式识别和图像处理中，特征提取从初始的一组测量数据开始，并建立旨在提供信息和非冗余的派生值（特征），从而促进后续的学习和泛化步骤，并且在某些情况下带来更好的可解释性。 特征提取与降维有关。
  • 特征提取 - 维基百科，自由的百科全书
    特征提取 （英语： Feature extraction）在 机器学习 、 模式识别 和 图像处理 中有很多的应用。 特征提取是从一个初始测量的 资料 集合中开始做，然后建构出富含资讯性而且不冗馀的导出值，称为 特征值 （feature）。
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  • 什么是特征提取？ | IBM
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