你知道的人工智能与图像识别怎么工作的

　　人工智能怎么应用？在很长一段时间，特征工程(featureengineering)都是机器学习的重中之重，是每个研究员的必修技能。特征工程对于传统机器学习算法来说是如此重要，但同时也是机器学习应用的最坚实基础，例如，人口流入数、货币增发量这些对于预测房价有影响的因素，是我们从众多维度中提取的特征(feature)。设计合适的特征表示在机器学习中是一项极其重要却又非常困难的工作。

　　一方面，特征选取会直接影响预测的稳定性，要得到准确的预测结果就必须选中相关度最高的特征。在使用逻辑回归、朴素贝叶斯等简单机器学习算法的时候，由于特征选取问题而导致模型失效的情况比比皆是。但另一方面，如何设计特征又需要加入许多人类的先验经验才能完成，需要运用人类的智慧和经验分析各种因素所带来的直接或间接的影响。所以通常的做法是首先列举出各种可能的特征，然后通过交叉组合的方式进行穷举验证。计算机的优势是穷举哦。

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