分分析)。更多特定的演算法可以在公开的脚本或第三方提供的扩充包中取得。另外，也有软体包为了特定软体机器学习应用，特别为其设计特征提取。
深度学习的特征提取.以往主成分分析为特征提取极常使用的降维方法，近来利用深度学习神经网路的自编码器则相当常被使用。他可以跟深度学习中的各种技术(例如:深度神经网路，卷积神经网路)结合。其中，卷积神经网路能十分有效的撷取影像中的特征，因此对于影像的资料降维撷取特征的效果特别杰出。此外，卷积神经网路在大型资料库中影像辨识相关的议题上(例如:物件分类)取