提取的典型技术特征包括：特征选择、特征提取、特征变换等。
特征选择：
特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以提高模型的泛化能力和效果。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。过滤式方法通过计算特征与目标变量之间的相关性或统计指标来选择特征；
特征提取：
特征提取是将原始数据转换为更具代表性的特征表示形式。常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部敏感哈希（LSH）等。PCA通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留最主要的特征信息；LDA则通过最大化类间距离和最小化类内距离来选择最佳的特征投影方向；
特征变换：
特征变换是对原始特征进行数学变换，以改变特征的表示形式。常用的特征变换方法包括多项式变换、指数变换、对数变换等。多项式变换通过添加或删除特征的高次项来增加特征的表达能力；指数变换和对数变换可以将非线性关系转化为线性关系，使得模型更容易拟合。
文本特征提取：
文本特征提取是将文本数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的文本特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。词袋模型将文本转化为固定长度的向量表示，统计每个词在文本中的出现次数；TF-IDF用于衡量一个词对于一个文档集合的重要性，常用于文本分类、聚类等任务；
图像特征提取：
图像特征提取是将图像数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的图像特征提取方法有颜色直方图、边缘检测、SIFT、CNN等。颜色直方图统计图像中每个颜色出现的频率，用于表示图像的颜色分布；
边缘检测用于检测图像中的边缘和轮廓信息；SIFT是一种局部特征描述算法，可以提取图像中的关键点和其对应的特征向量；CNN是一种深度学习模型，可以通过卷积层、池化层等操作来提取图像的高级特征。
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