机器学习中的特征提取和选择是什么意思？有哪些常用方法？
特征提取和选择是一种在机器学习中常用的数据预处理方法，它们旨在从原始数据中提取出最具代表性的特征，以便用于模型训练和预测。

特征提取是将原始数据转化为更有信息量和可解释性的特征表示的过程。常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、离散小波变换（DWT）等。

特征选择是从原始特征集合中选择出最相关的特征子集的过程，以减少特征维度、降低模型复杂度和提高模型性能。常见的特征选择方法包括相关系数、信息增益、方差阈值等。

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