表征指的是通过某些符号、语言、图像等方式来表现、描述、描绘某种事物、现象、概念等的过程。表征可以是语言文字的表述，也可以是图像、符号、数字等的符号化表达，是人们对外部世界进行认知与描述的基本手段之一。在不同的领域中，表征具有不同的含义和作用。
在机器学习中，表征指的是对数据进行特征提取、抽象、表示、编码等处理，将数据转化为能够被机器学习算法所处理的形式。表征是机器学习中的一个重要概念，也是机器学习模型的核心。在机器学习中，表征可以是原始数据的一些统计特征、频率特征、图像的像素点、声音的声波等，也可以是通过深度学习提取的特征向量、卷积神经网络中的特征图等。表征的好坏直接影响着机器学习的效果和性能，并且表征的选择和设计需要结合具体的应用场景、任务和算法模型等因素进行综合考虑。
而表征学习指的是通过自动或半自动的方式，从数据中学习到高层次的表征，将原始数据转换为更加抽象、更有意义的表示形式。表征学习是机器学习中一个重要的分支，它的目标是提取数据中的重要特征，使得这些特征能够被用于机器学习的任务中，如分类、聚类、降维等。
表征学习可以分为有监督和无监督两种方式。有监督的表征学习需要使用标注数据进行训练，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等；无监督的表征学习则不需要使用标注数据进行训练，主要包括自编码器、深度信念网络等。此外，还有半监督的表征学习方法，它同时利用有标注和无标注的数据进行训练，如半监督学习。
表征学习的优点是能够自动地学习数据的特征，避免了人工特征工程的繁琐和主观性，并且能够提高机器学习模型的性能和泛化能力。
