在机器学习中，特征学习或表征学习是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。

机器学习任务，例如分类问题，通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理，在这样的前提下，特征学习就应运而生了。然而，在我们现实世界中的数据例如图片，视频，以及传感器的测量值都非常的复杂，冗余并且很有价值。那幺，如何有效的提取出特征并且将其表达出来就显得非常重要。传统的手动提取特征需要大量的人力并且依赖于非常专业的知识。同时，还不便于推广。这就要求特征学习技术的整体设计非常有效，自动化，并且易于推广。

In machine learning, feature learning or representation learning is a set of techniques that learn a feature: a transformation of raw data input to a representation that can be effectively exploited in machine learning tasks. This obviates manual feature engineering, which is otherwise necessary, and allows a machine to both learn at a specific task (using the features) and learn the features themselves: to learn how to learn.