特征工程中没有特征储存，其他都是特征工程的内容

正确答案是：B: 特征储存。

**专业分析：**

特征工程是数据科学和机器学习中非常重要的一部分，它主要包括以下几个方面：

A: **特征转换** - 这是指对原始数据进行转换，以便更好地表示数据的特征。例如，标准化、归一化、对数变换等都是特征转换的常用方法。

C: **特征选择** - 这是指从原始数据中选择出最有用的特征，以减少维度和提高模型的性能。例如，使用方差选择法、互信息法、L1正则化等方法来选择特征。

D: **特征学习** - 这是指通过算法自动学习出新的特征。例如，使用深度学习中的自动编码器（Autoencoder）来学习数据的低维表示。

B: **特征储存** - 这并不是特征工程的一个环节。特征储存是指将处理后的特征数据进行保存，以便后续使用。这是数据管理的一部分，而不是特征工程的核心内容。

因此，选项B“特征储存”不属于特征工程的涵盖范围。