教资会网络 | UGC NET CS 2016 年 8 月 – II | 问题 36

简介

UGC-NET是印度大学委员会(UGC)在印度范围内组织的一项全国性考试，用于选拔研究生和博士后研究生，以获取Junior Research Fellowship和Assistant Professor职位。UGC-NET CS 2016年8月-II的第36个问题是关于计算机科学中机器学习的内容。

问题描述

以下是UGC-NET CS 2016年8月-II的第36个问题：

在机器学习中，被用作特征向量的技术是哪个？
(A) 特征提取
(B) 特征选择
(C) 特征学习
(D) 特征融合

请根据该问题使用代码片段回答以下问题。

回答问题

机器学习中使用的技术包括特征提取、特征选择、特征学习和特征融合。被用作特征向量的技术是特征提取。该技术可将原始数据转换为适合进行机器学习的特定特征集合，可以通过不同方法实现，如基于统计分析和机器学习的方法等。
回答：(A) 特征提取

解释

机器学习任务通常需要将原始输入数据转换为特征向量来进行分类或回归。这个过程称为特征提取。特征提取通常包括从原始数据中提取统计信息或通过使用特定算法生成或选择特征，以便更好地表示数据。特征提取对于数据在机器学习任务中的表现和性能至关重要。因此，特征提取被广泛应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。