【處理流程01】特徵提取

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從流程上，特徵提取在特徵選擇之前，與特徵選擇有很大的不同：
前者包括將任意數據（如文本或圖像）轉換爲可用於機器學習的數值特徵。後者是將這些特徵應用到機器學習中。

可以理解爲：
特徵提取是最前端的接口工作，負責將原始數據讀入計算機，雖然數據完全沒有處理，但是這是一切後續工作的第一步，相當於“糧食”。
而後針對讀入的原始數據，才進行特徵選擇的各項流程，相當於一個精細化的過程。