特征选择是机器学习的重要研究内容，有着广泛的应用价值。特征选择主要从数据（尤其是高维数据）中选取有效特征来表示数据，从而提高机器学习算法的性能。本书以重庆工商大学等单位的机器学习、图像处理课题为基础，系统地介绍特征选择的基本概念，以及相关的理论和算法，也对它的前沿研究（如无监督特征选择）和其在计算机视觉中的应用进行详细介绍，最后对特征选择的发展方向进行展望。