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{| class="https://cn.bing.com/images/search?view=detailV2&ccid=LcAQ%2ffjj&id=344A0B7120C3045A7C2F012DB5A7FD56AA3631B4&thid=OIP.LcAQ_fjjCJDN8nPbXMtM9QHaFa&mediaurl=https%3a%2f%2fpic4.zhimg.com%2fv2-d83238da0c8b4a69adf54e069a968a9b_r.jpg&exph=766&expw=1048&q=%e7%89%b9%e5%be%81%e6%8f%90%e5%8f%96&simid=608034384524361808&FORM=IRPRST&ck=D2C07EB28A7F740F51EB8599912D9EB5&selectedIndex=1&ajaxhist=0&ajaxserp=0" style="float:right; margin: -10px 0px 10px 20px; text-align:left" |<center>'''特征提取'''<br><img src="https://pic4.zhimg.com/v2-d83238da0c8b4a69adf54e069a968a9b_r.jpg " width="280"></center><small> 圖片來自优酷</small> |} 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。特征的好坏对[[泛化能力]]有至关重要的影响。
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