机器学习、特征工程的概念。

机器学习（Machine Learning, ML）是一门计算机科学领域，其主要研究如何让计算机系统通过经验学习和改进，从而在没有明确编程的情况下解决各种任务。它涉及到构建算法和模型，这些模型可以从数据中自动找出规律并做出预测或决策。机器学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

特征工程（Feature Engineering）则是机器学习流程中的一个重要步骤，它是指将原始数据转换成更有意义、更有价值的形式，以便供机器学习模型使用。这个过程通常包括数据清洗、缺失值处理、特征选择、特征提取、特征构造等多个环节。好的特征工程能够显著提升模型的性能，因为它直接影响模型理解和捕捉数据内在结构的能力。例如，从文本中提取关键词、将时间序列数据转换为周期性特征等都是特征工程的一部分。