特征提取就是从乱糟糟的数据里挑出关键点对吧就像你找衣服时先看颜色形状而不是布料成分那样。比如给图片分类得先找出里面的颜色块边缘线这些特征。机器看数据就像人看满桌菜一样得先挑出能下饭的菜。

为啥要这么做呢因为数据太多机器看不过来啊比如100张图片直接给机器看准确率才70%左右。要是先挑出图片里最显眼的颜色深浅和边缘形状这些特征准确率能提到85%以上。就像你学数学先记公式再做题那样。数据太多挑重点就像给图书馆书分类先按学科再按年份。比如人脸识别系统挑出眼睛鼻子的位置特征后识别速度就快了3倍。数据分类就像分苹果和橘子得先看果皮颜色和形状这些明显特征。