我正在努力找到这两个概念之间的区别.据我所知,两者都指的是将原始数据转换为更全面的功能来描述手头的问题.它们是一样的吗？如果没有,请为两者提供示例吗？
machine-learning data-mining feature-extraction
data-mining ×1
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