第二章 机器学习概述 1.3机器学习算法的过程
1、提取特征
答：（1）特征提取：
通过训练样本获得的，对机器学习任务有帮助的多维度数据。
（2）特征选择：
2、基于特征构造算法？
答：
我们不能得出一个绝对意义的好和坏的标准。如何针对不同应用场景选择合适的机器学习算法，构造新的机器学习算法解决目前无法解决的应用场景？这是一个值得我们深入研究的方向。
研究不同应用场景下，应该采取哪种算法？研究新的机器学习算法以便适应新的场景？是机器学习的重要理论问题。
1、提取特征
答：（1）特征提取：
通过训练样本获得的，对机器学习任务有帮助的多维度数据。
（2）特征选择：
2、基于特征构造算法？
答：
我们不能得出一个绝对意义的好和坏的标准。如何针对不同应用场景选择合适的机器学习算法，构造新的机器学习算法解决目前无法解决的应用场景？这是一个值得我们深入研究的方向。
研究不同应用场景下，应该采取哪种算法？研究新的机器学习算法以便适应新的场景？是机器学习的重要理论问题。