卷积神经网络(CNN)是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法，已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。

如果你已经对数据挖掘、机器学习有一定的了解，你一定已经听说过很多经典数据集，比如iris数据集、房价数据集等。这些数据的质量都相对较好，毕竟这些数据集大多是为新手练习准备的。然而，在实际业务中，数据往往是混乱缺失的，这就需要我们对数据集进行一定的预处理，才能在模型中取得较好的效果。

特征工程最主要的是通过专业背景知识和技巧处理数据，改善特征或者构建新的特征，使其能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程，算法模型能够减少噪声的干扰，这样能够更好的找出数据趋势。优秀的特征甚至能够帮你实现使用简单的模型达到很好的效果。可以说，数据和特征决定了整个模型效果的上限，而改进算法只是在逼近这个上限。