摘要： 数据-任务-模型-特征 特征： 特征是原始数据的数学表示，正确的特征应该与手头的任务相关并且容易被模型摄取。特征工程是指给定数据、模型和任务是制定最佳特征的过程。 模型评估： 在机器学习工作流程中，我们不仅挑选模型，还挑选特征。这是一个双节杆，一个选择会影响另一个。良好的特征使后续的建模步骤变得简单 阅读全文

摘要： 在过去的二十年中，计算机视觉研究已经集中在人工标定上，用于提取良好的图像特征。在一段时间内，图像特征提取器，如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围，将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型，自动学习和提取特 阅读全文