主要观点总结
文章主要介绍了特征工程中的特征提取部分，首先阐述了维度灾难的问题和其对数据分析的影响，然后介绍了降维技术如PCA、LDA和T-SNE等，并详细解释了这些技术的原理和应用场景。最后，文章强调了特征工程的重要性和学习机器学习、深度学习等技术的必要性。
关键观点总结
关键观点1: 维度灾难的问题
当数据中的特征数量激增时，筛选有价值、重要的特征变得困难。维度灾难会导致机器学习算法难以识别出关键特征。
关键观点2: 降维技术的介绍
降维是通过减少特征数量或维度来简化数据集的过程，旨在提高机器学习模型的效率和准确性。常用的降维方法包括PCA、LDA和T-SNE。
关键观点3: PCA（主成分分析）的原理和应用
PCA是一种无监督技术，通过找到捕获数据中最大方差的方向来降低数据维度。它能够将数据的精髓以最精炼的方式保留下来。
关键观点4: LDA（线性判别分析）的原理和应用
LDA是一种有监督的机器学习算法，旨在找到数据中能最好地区分已知不同类别的方向。它能够帮助识别不同类别的数据。
关键观点5: T-SNE（T分布随机邻域嵌入）的原理和应用
T-SNE是一种非线性降维算法，能够分离那些无法用直线分隔的数据。它通过精妙的非线性变换，让高维空间中的点在低维空间中呈现聚集特性。
关键观点6: 文章的结论
文章强调了特征工程的重要性和学习机器学习、深度学习等技术的必要性。同时，鼓励读者分享这篇文章给周围的人，帮助更多人了解特征工程的相关知识。
文章预览
这篇文章是特征工程的第二部分，没看过第一部分的可以点击下方图片跳转阅读。 在本文中，我们将深入探讨特征提取，但在之前，我们需要先了解一下令人头疼的“维度灾难”。 维度灾难，是数据分析中的大麻烦。 想象一下，在熙熙攘攘的市场中寻找你需要的摊位， 摊位越多，商品琳琅满目，就越难一眼找到你需要的那个。 同样的道理，当数据中的特征数量激增时，就像市场里的摊位一样，要筛选出那些真正有价值、重要的特征就变得格外费力。 “维度灾难发生在数据集包含过多特征时，导致机器学习算法难以识别出关键特征。” 那么，如何应对这一难题呢？我们可以采用一种叫做“降维”的技术。 “降维是通过减少特征数量或维度来简化数据集的过程，旨在提高机器学习模型的效率和准确性。” 降维主要有两种方式： 特征提取 特征选
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