【发布时间】：2020-02-26 23:00:15
【问题描述】：
众所周知，机器学习模型的数据集中有几个特征。只有图片的数据集是否也包含特征？
由于无法在 excel 文件中打开，它们是否包含功能？
我的项目是关于使用深度学习的植物病害检测，我的教授正在询问数据集中的特征。
我不知道该说什么。
【问题讨论】：
标签： machine-learning deep-learning conv-neural-network feature-extraction
【发布时间】：2020-02-26 23:00:15
【问题描述】：
我不知道在 ML 中提出这样的一般性问题是否合适（我猜这将是交叉验证的）。话虽这么说：
那么它们是否包含特征？
一项功能取决于您以及您希望从中检索哪些信息。这在一定程度上意味着，一切都“包含”一个特征。
图片数据始终可以映射/转换为观察变量数据集，其中您的观察结果就是您的图片，变量/特征的数量是任意的，是描述每个图像中每个区域的变化的一维数组特征。向量越大，模型的效率就越高。
当然，这只是按照您的要求从理论上回答您关于操作方法的问题。在实践中，你需要一些工具来做到这一点，但我相信你会找到的。
希望对您有所帮助。
【讨论】：
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谢谢@renaud。我只是感到困惑，因此问了一个愚蠢的问题。感谢您澄清我的疑问
如果数据集仅包含图片，则特征只是隐藏在这些图片中。您需要使用 CNN 自动提取它们 - 例如卷积神经网络。
假设这是你的原始图像
如果您将 CNN 的层可视化（例如，第一层输出的特征图）
明亮区域是“激活”区域，这意味着过滤器检测到它正在寻找的模式。这个过滤器似乎对眼睛和鼻子检测器进行了编码。
在https://towardsdatascience.com/applied-deep-learning-part-4-convolutional-neural-networks-584bc134c1e2 继续阅读有关 CNN 的信息。
从那个中等故事，我拍了这些照片。
【讨论】：