特征學(xué)習(xí)的定義

特征學(xué)習(xí)或表征學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中是非常重要的，它幫助將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的形式。特征學(xué)習(xí)主要可以分為以下兩類：

B: 監(jiān)督特征學(xué)習(xí)
C: 無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)

**專業(yè)分析：**

1. **監(jiān)督特征學(xué)習(xí)（Supervised Feature Learning）**：這種方法在有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。通過使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，模型可以學(xué)習(xí)到輸入數(shù)據(jù)和輸出標(biāo)簽之間的關(guān)系，從而提取出有助于預(yù)測(cè)的特征。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中通過監(jiān)督學(xué)習(xí)來提取圖像的高層次特征。

2. **無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)（Unsupervised Feature Learning）**：這種方法在沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。模型通過數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)特征，而不依賴于預(yù)先定義的標(biāo)簽。例如，自編碼器（Autoencoder）通過壓縮和解壓縮數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在表示。

**正確答案：B和C**