智能体的记忆系统是其实现持续学习和情境理解的核心组件。下面我将全面介绍智能体记忆的主要类型、技术原理和实现方式。

本文介绍了机器学习中特征提取的核心概念和方法。特征提取是将原始数据转换为模型可理解的数字形式的过程，类似烹饪中的食材预处理。对于结构化数据（如表格），介绍了数值型特征处理（分桶）、类别型特征处理（独热编码）和时间特征提取。对于非结构化数据（如文本和图像），讲解了词袋模型、TF-IDF等文本特征提取方法，以及手工特征和深度学习自动提取图像特征的技术。文章还分享了特征组合、特征选择等高级技巧，并提供了