特征学习，也称为表示学习或表征学习，是机器学习中的一个重要领域，旨在 自动从原始数据中学习到更高级别的特征表示。这个过程使得模型能够更好地理解和处理数据，从而提高预测和分类等任务的准确性。

特征学习的过程通常包括以下几个步骤：

数据预处理：

对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操作，以便于后续的特征提取。

特征提取：

从预处理后的数据中提取出有用的特征，这些特征可以是低级别的（如边缘、角点等）或高级别的（如纹理、形状等）。

特征选择：

从提取出的特征中选择出最有助于模型学习的特征，以减少计算复杂度和过拟合的风险。

特征表示：

将提取并选择的特征进行组合和转换，形成能够被机器学习算法直接使用的表示形式。

特征学习与传统特征工程的主要区别在于，特征学习是自动进行的，而特征工程则需要人工设计和选择特征。特征学习通过机器学习算法自身来产生好特征，使得机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。

特征学习在许多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、生物信息学等。通过特征学习，计算机可以自动学习到数据中的有用模式，从而提高各种任务的性能。