自动特征提取

深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来已在多个领域取得了突破性进展。其核心优势在于能够通过复杂的神经网络结构，自动从原始数据中学习并提取有效特征，进而实现强大的预测与决策能力。这不仅提升了模型的性能，也极大地减少了人工特征工程的工作量。 传统特征工程的局限性 在深度学习兴起之前，模型性能高度依赖于专家精心设计的特征。这个过程被称为特征工程，它通常耗时耗力…