我和一个朋友在讨论“特征提取”这个问题。他认为机器学习的主要任务就是提取特征，但我不同意。在常识上，特征提取并不是机器学习的任务。如果我们用 wx+b 来表示机器学习的最简单形式，那么机器学习的任务就是找到最佳的 w 和 b。x 就是特征。机器学习试图为给定的 x 找到最佳的 w 和 b 值，使其与训练数据匹配，从而学会如何找到 w 和 b。

我的朋友认为提取特征是机器学习的核心任务。但据我所知，特征提取主要是一个数据预处理任务。

回答：

提取特征在机器学习中是一项重要的工作。没有特征，你就无法找到最佳的“w”和“b”。如果你能够在不进行特征提取的情况下找到 w 和 b，那么你实际上就不需要继续进行机器学习了。