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在数据科学过程中的有效属性(或字段)的形式称为特征 ,以下不属于数据科学中常用特征的为:
A. 语音识别中的MFCC
B. 自然语言处理中的文档频率
C. 计算机视觉中的图像边缘
D. 语音识别中的一段音频
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一段音频属于一个样本,不算是特征

正确答案是:D: 语音识别中的一段音频。

专业分析:
在数据科学中,特征是从原始数据中提取出来的,用于训练模型的有意义的属性或字段。特征是数据的表示形式,能够帮助机器学习算法理解数据的模式和关系。以下是对每个选项的分析:

A: 语音识别中的MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 是一种常用的特征提取方法,用于表示语音信号的短时功率谱,是语音识别中常用的特征。

B: 自然语言处理中的文档频率 (Document Frequency) 是一种特征,表示某个词在多少个文档中出现过。它是文本分析和信息检索中的常用特征。

C: 计算机视觉中的图像边缘 是一种特征,表示图像中像素值变化显著的区域,用于识别物体的轮廓和形状,是图像处理和计算机视觉中的常用特征。

D: 语音识别中的一段音频 是原始数据,而不是特征。特征是从原始数据中提取出来的有意义的属性。因此,一段音频本身不属于特征。

综上所述,D选项不属于数据科学中常用的特征。