feature extraction是什麼意思，feature extraction的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[計] 特征抽取

Feature extraction of stored food insect images.

儲糧昆蟲圖像的特征提取。

Feature extraction is the core of pattern recognition.

特征提取是呼吸音識别的核心問題。

Feature extraction is important to machine state identification.

特征提取是機械狀态識别的重要内容。

In this paper, a novel algebraic feature extraction method is presented.

該文給出了一種新的代數特征抽取方法。

Feature extraction is one of the key problems in pattern recognition system.

特征提取是模式識别中的一個關鍵問題。

特征提取（Feature Extraction）是機器學習和數據分析中的核心步驟，指從原始數據中識别并提取關鍵信息的過程。這些信息（即“特征”）能夠有效表征數據的内在規律，并用于後續的模型訓練或決策分析。例如，在圖像處理中，特征可以是邊緣、紋理；在文本分析中，可以是詞頻、語義結構。

數據降維與信息壓縮
通過保留數據中最具區分性的特征，減少冗餘信息。例如，主成分分析（PCA）可将高維數據投影到低維空間，同時保留主要方差方向（參考：Scikit-learn文檔）。
提升模型性能
高質量特征能顯著提高分類、回歸等任務的準确性。Google機器學習指南指出，特征工程的質量常比算法選擇更影響最終結果（來源：Google Developers）。
跨領域應用
- 計算機視覺：卷積神經網絡（CNN）通過卷積層自動提取圖像的局部特征（來源：Stanford CS231N課程資料）。
- 自然語言處理：詞嵌入（Word2Vec）将詞語映射為稠密向量，捕捉語義關系（參考：TensorFlow教程）。

手工設計特征：依賴領域知識，例如圖像中的SIFT特征描述符（來源：IEEE論文《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》）。
自動特征學習：深度學習模型通過隱藏層自動生成抽象特征，如ResNet中的殘差塊（來源：arXiv論文《Deep Residual Learning for Image Recognition》）。

通過以上方法，特征提取将原始數據轉化為更高效的表征形式，成為現代人工智能系統的基石。

“Feature extraction”（特征提取）是機器學習和數據分析中的核心概念，指從原始數據中提取出關鍵、有代表性的信息（即“特征”），用于簡化後續計算或提升模型性能。以下是詳細解釋：

定義：将高維、複雜的原始數據（如圖像像素、文本詞頻）轉化為低維、更具區分度的特征集合。
目的：
- 降維：減少數據冗餘，降低計算成本。
- 增強可解釋性：提取人類或模型更易理解的特征（如邊緣檢測代替原始像素）。
- 提升模型效果：過濾噪聲，保留對任務（分類、聚類等）更有價值的信息。

傳統方法：
- 統計特征：均值、方差、直方圖（用于信號或圖像）。
- 頻域變換：傅裡葉變換、小波變換（提取信號頻率特征）。
- 文本處理：TF-IDF、詞袋模型（提取關鍵詞權重）。
深度學習方法：
- 卷積神經網絡（CNN）：通過卷積層自動提取圖像中的邊緣、紋理等特征。
- 自動編碼器（Autoencoder）：通過壓縮與重構數據學習潛在特征。

若需進一步了解具體算法（如PCA、LDA）或代碼實現，可提供更詳細的問題方向。