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特征工程是什么？機器學習的關鍵所在

• 　　人工智能是過去兩到三年時間內科技行業(yè)最熱的話題。而人工智能技術進步的背后，實質上是機器學習快速發(fā)展后所帶來的巨大提升。　　機器學習被廣泛定義為“利用經驗來改善計算機系統(tǒng)的自身性能”。事實上，“經驗”在計算機中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此數(shù)據(jù)是機器學習的前提和基礎?！　≡诘谝黄诟裎飬R的文章中，我們介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)預處理的方法，主要針對數(shù)據(jù)格式異常，數(shù)據(jù)內容異常等問題進行了簡要探討。做數(shù)據(jù)預處理的主要目的是將雜亂無章的數(shù)據(jù)規(guī)整成我們想要的矩陣、表格、張量等結構，方便在之后的機器學習中進行模型訓練。然而數(shù)據(jù)
• 關鍵字： 機器學習，特征工程