在机器学习中，特征学习或表征学习的主要分类是：

B: 监督特征学习
C: 无监督特征学习

**分析：**

1. **监督特征学习**：
- 在监督特征学习中，模型在学习特征时利用了带有标签的数据。这意味着每个输入数据点都有一个对应的输出标签。通过这种方式，模型能够学习到与任务相关的特征，这些特征能够帮助模型更好地进行分类或回归等任务。
- 例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中，通过带标签的图像数据进行训练，能够自动学习出有效的特征表示。

2. **无监督特征学习**：
- 无监督特征学习则是在没有标签的数据上进行特征学习。模型需要自己找出数据中的模式或结构。常见的方法包括自编码器、主成分分析（PCA）、聚类算法等。
- 例如，自编码器通过将输入数据压缩到一个低维的潜在空间，再从这个空间重构出原始数据，从而学习到数据的有效特征表示。

**总结**：特征学习主要可以分为监督特征学习和无监督特征学习。这两类方法分别利用带标签和不带标签的数据进行特征提取，以提高机器学习模型的性能。