特征学习的定义

特征学习或表征学习在机器学习中是非常重要的，它帮助将原始数据转换为更适合机器学习算法处理的形式。特征学习主要可以分为以下两类：

B: 监督特征学习
C: 无监督特征学习

**专业分析：**

1. **监督特征学习（Supervised Feature Learning）**：这种方法在有标签的数据上进行训练。通过使用带标签的数据，模型可以学习到输入数据和输出标签之间的关系，从而提取出有助于预测的特征。例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中通过监督学习来提取图像的高层次特征。

2. **无监督特征学习（Unsupervised Feature Learning）**：这种方法在没有标签的数据上进行训练。模型通过数据的内在结构来学习特征，而不依赖于预先定义的标签。例如，自编码器（Autoencoder）通过压缩和解压缩数据来学习数据的潜在表示。

**正确答案：B和C**