在教科书中学习机器学习的框架
定义特征量（特徴量）是指在对象具有的各种性质中，选出可作为学习和预测线索的部分，并用数值表示出来的东西。
解说原样收集来的数据中混有对判断没有帮助的信息，所以要挑出对目标有用的性质，把它们变成数值后作为学习的输入。选用哪些特征量，会大大影响预测的准确程度。过去由人来设计特征量，而在深度学习（ディープラーニング，把模仿人脑神经回路的结构叠成多层来学习的方法）中，计算机会在学习过程中自己找出应该关注的地方。
类比就像给二手自行车估价的人，看的不是颜色合不合自己口味，而是骑过多少公里、轮胎磨损到什么程度。只把决定价格的那几点用数字挑出来。
记忆钩子日语名称里的“量”表示用数来表示。是变成数值的特征，所以叫特征量。