特征提取不仅可以降低特征空间的维度，还可以消除特征之间的相关性。（ ）
举一反三
- 下面关于特征提取的说法中错误的是: A: 特征提取不仅可以降低特征空间的维度，还可以消除特征之间的相关性。 B: 特征提取是通过特征变换将原来的高维特征转换为低维特征。 C: PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合，新特征之间是线性相关的。 D: 特征提取的过程是通过训练样本求取特征变换矩阵的过程。
- AlexNet的池化层目的为何？（） A: 提取水平特征 B: 提取垂直特征 C: 降低维度 D: 保留局部有效特征 E: 做非线性区隔
- 特征提取是通过映射得到一组新的特征，特征选择是从高维特征中选出一组最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的。
- 特征提取是通过映射得到一组新的特征，特征选择是从高维特征中选出一组最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的。
- 特征提取是通过映射得到一组新的特征，特征选择是从高维特征中选出一组最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的。 A: 正确 B: 错误