特徵提取

習題預習

1. 什麼是特徵提取，其在機器學習中有何作用？
2. 特徵提取主要分哪幾個步驟？請分別簡述其作用。
3. 傳統的特徵提取方法有哪些？分別說明其優點與缺點。
4. 近年來常見的深度學習特徵提取方法有哪些？請簡述其特點和應用場景。
5. 如何選擇適合的特徵提取方法來處理不同類型的數據？有哪些評估標準？

說明知識

Feature Extraction（特徵提取）是指從原始資料中提取出一些具有區分性、能代表該資料特點的特徵。經過特徵提取，可將輸入的原始資料轉換為更容易進行分類、辨識等任務的特徵向量。

舉例來說，在人臉辨識中，可以從人臉圖像中提取出眼睛、鼻子、口等區域的特徵來代表該臉部資訊，而不是直接使用原始的像素值。又例如，在自然語言處理中，可從文本中提取出詞彙、詞頻、詞性等特徵來代表文本，以便進行分類、情感分析等任務。透過特徵提取的方式，可以減少輸入資料的維度，同時更能突顯出資料的重點特徵，提高模型的效能。

條列重點

1. 特徵提取是從原始數據中提取有意義的信息，以便於進行機器學習和數據分析。

2. 特徵提取的重點是如何選擇有意義、代表性的特徵，並且去除不必要的噪聲和冗余信息。

3. 常用的特徵提取技術包括：統計學特徵、頻域特徵、時間序列特徵、圖像特徵等。

4. 特徵選擇是特徵提取中的一個重要步驟，主要是通過篩選有效的特徵來提高建模的準確率和效率。

5. 特徵歸一化也是一個重要的步驟，可以讓不同的特徵在同一尺度上進行比較，避免特徵值的差異對建模的影響。

6. 特徵提取也可以通過深度學習自動提取特徵，這種方法因為可以適應性地學習複雜的特徵模式而受到廣泛的關注和應用。

知識測驗

1. 什麼是圖像金字塔？
2. 什麼是SIFT（尺度不變特徵轉換）？
3. 在信號處理中，什麼是小波轉換？
4. 什麼是PCA（主成分分析）？
5. 什麼是LBP（局部二值模式）？

答案:

1. 圖像金字塔是一種多尺度表示圖像的方法。
2. SIFT是一種用於尋找圖像中關鍵點的算法，它能夠在不同的尺度上檢測圖像中的結構。
3. 小波轉換是一種數學方法，它能夠將信號分解成不同頻率的小波子帶，以更好地理解和分析信號。
4. PCA是一種統計方法，用於減少高維數據集中的特徵數量，同時保留原始數據集中的信息。
5. LBP是一種局部紋理特徵檢測算法，它通過計算圖像中每個像素周圍的區域紋理特徵來描述圖像局部特徵。