表征学习（representation learning）与特征工程（feature engineering）的区别

表征学习与特征工程

最新推荐文章于 2023-06-20 15:07:46 发布

原创最新推荐文章于 2023-06-20 15:07:46 发布 · 3.7k 阅读

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本文探讨了表征学习和特征工程两种数据处理方法。表征学习通过深度学习等技术自动提取特征，而特征工程则依赖专家手动选择特征。

表征学习 和 特征工程 的目的都是从要分析的数据中提取相应的数据表示。即如何更好的表示我要分类或预测的数据。

xx学习	简介	具体介绍
表征学习	自动选择特征	表征学习(representation learning) 即让模型自动的学习数据的表示，如使用一些深度学习模型CNN、RNN、AutoEncoder，主成分分析等等。
特征工程	手动选择特征	特征工程（feature engineering）一般指专家来提取数据的特征。是人为的提取特征的过程。因此叫“工程”。