数据维度
对于维度这个词，总是给人一种高大上的感觉。这个词给我的第一印象是宇宙中的维度和爱因斯坦的《相对论》（下面是唠嗑时间）。
当时在上高中的时候，由于班主任是物理老师，所以对物理也比较感兴趣。记得教材里面有提到相对论，然后自己就找了本书去看，结果没过多久就放弃了。但是让我印象深刻的是，它里面维度的概念。书里面说：宇宙是又一个奇点而来，经过大爆炸产生了现在的多维空间，包括我们熟悉的三维空间，加一条时间线的四维空间，以及由多条时间线组成的五维空间等等。
上边所说的是物理中的维度，和数学中的维度还不太一样。
数学中的维度就很好理解啦，毕竟很常见！我们都说零维是点，一维是线，二维是面，三维是体，那么四维的？
我查了查资料，百度百科是这样解释的：“第四维是在系统的三个笛卡尔几何坐标之外增加的一个量，这种系统需要四个量（或坐标）来完全确定一个点在几何标架（或几何空间）中的位置。”（——摘自百度百科）
看完了这个解释，我想到了线性代数中的概念——秩。n个线性无关的向量组成的向量组的秩是n，如果有一组相关那么就减1，如果都相关，那么其秩为1。秩的意义就是说，最少有几组向量能表示全体。如果所有向量都相关，那么只要有一组向量就够了，可以通过初等变化来变化成其他的向量。
结合几何来想一下，在二维的笛卡尔系中，一个向量可以表示为(0, 1)，(1， 0)等。我们一般使用这两个向量来作单位向量，因为这两个向量可以很好的表示所有二维平面上的向量，它们组成的向量组的秩为2，反之如果单位向量线性相关，如(1, 0), (-1, 0)那么无论如何也表示不出在y方向上的量，此时它们组成的向量组秩为1。
说完了数学，再来看看物理。这时候，数学中秩的概念，我便理解成了能够最小表示一个物体或概念的特征数量。在三维空间中，如果是一条线，那么我们可以用一个特征方向表示它，也就是说这时候它的最小特征数为1。还是在三维空间中，一个立方体，我们必须要使用三个特征即长、宽、高来表示，所以它最小的特征数为3。那么再加上时间线变成四维空间（如果不好想象，可以把三维空间想象为一个点，我们用手指点这个点，就会放大成一个三维空间，而这些三维空间点紧密排列，排成了一条线，物理上一般认为第四维是时间线，但是也可以不是，总之这条线就是由多个空间组成的，我们就认为它是时间线。），我们说某个时间的一个立方体，就要用长、宽、高和时刻四个特征值来表示这个物体。
而我们一个人，不仅有长宽高时间，还有很多其他特征，比如圆脸或方脸、男生或女生、0还是1（啊不是）……这些特征我们没办法用其他的特征去表示，即人的“秩”是很多甚至无限的。所以人，当然不止是人，几乎所有的事物都有很多维度，很多特征。（为特征工程铺路）
到这里关于维度的唠嗑就差不多了，想想平时机器学习中用到的数据，如果列成一个表格，那么行就表示某个类型的样本，列表示这一类型的特征。如下图
特征工程
所谓特征工程，我理解的就是：什么样的特征能够影响到预测结果，那么这样的特征就是我们需要拿到的。
业界流传的一句很经典的话：数据和特征决定了机器学习的上限，模型和算法只是逼近这个上限而已。
也就是说，如果数据和特征选的不好，那么最终的效果必然不好。其实也很好理解，就好比说有一个很糟糕的数据集，给两张一样的图片标注了不一样的标签，比如同一个人的图片标注了男性和女性，那么最终模型一定不能很好地区分人物的性别，因为在学习时的数据就是错误的，即使给人去学习也是一样会错误的。有一个很形象的术语，叫喂（feed）数据，其实就是输入数据。可以想象到一个人每天吃的都是一块钱四个的窝窝头，长期下去身体肯定不会很健康。
比如上面的表格中，输入是电影名字，各种类型的镜头数量，预测结果是电影类型。那么显然这些特征是合理的，能够很好的去预判电影类型。举个例子，比如我们说到《霸道总裁和他的小娇妻》，是不是一下子就能反映过来是什么类型的小说，又或者小说中总出现“老公”、“老婆”、“抱抱”、“亲亲”、“举高高”，我们也能大概猜测小说讲了什么。
反之，如果我选的特征是电影时长、电影的大小、电影的上映时间等等，就不能够判断出来，它是什么电影。
那么我们具体应该如何选取特征呢？
一个很重要的思想就是降维。回想我上边括号里说的好长一段话，再搬下来：
“那么再加上时间线变成四维空间（如果不好想象，可以把三维空间想象为一个点，我们用手指点这个点，就会放大成一个三维空间，而这些三维空间点紧密排列，排成了一条线，物理上一般认为第四维是时间线，但是也可以不是，总之这条线就是由多个空间组成的，我们就认为它是时间线。），我们说某个时间的一个立方体，就要用长、宽、高和时刻四个特征值来表示这个物体。”
我把三维空间想象成了一个点，也就是从三维降到了零维，这就是一个降维的过程。这样一来，很明显我们容易理解了，但是同时，三维空间内的细节被我们屏蔽了。也就是说，现在我们直观的去看时间线，我们其实只看到的是一个一维的数据——就是一个个的时刻，但是三维空间内部具体是怎么样的？我们看不到，降维一定意味着信息的丢失。
在特征工程中的降维也是如此，总有一部分信息会丢失，不过这些信息我们不需要，丢掉更好，可以减少无用数据的冗余。
降维的方法也是多样的，可以看一篇来自知乎的帖子：12种降维方法终极指南（含Python代码）
最后，总结一下。数据维度就是事物的特征，特征提取就是要选择与结果相关的特征。
世界真是奇妙啊🤔
