本文探讨机器学习和深度学习的关系，机器学习通过数据学习规律，分为监督、无监督和强化学习；深度学习作为其分支，利用多层神经网络在复杂数据处理上表现出色。深度学习依赖机器学习的基础，同时在特征学习上超越传统机器学习。
机器学习和深度学习是现代人工智能领域中两个重要且密切相关的概念。它们共同推动了人工智能技术的快速发展，对许多领域产生了深远的影响。本文将详细探讨机器学习和深度学习之间的关系，并提供相应的源代码示例。
机器学习的概念与应用
机器学习是一种通过计算机算法使计算机能够从数据中学习并自动改进性能的方法。它的核心思想是通过对大量数据的学习和分析，从中发现数据的规律和模式，以便对未知数据进行预测和决策。
在机器学习中，我们通常将数据分为训练集和测试集。训练集用于构建模型，测试集则用于评估模型的性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。监督学习通过已有的标记数据来训练模型，使其能够对新的未标记数据进行预测。无监督学习则是在没有标记数据的情况下从数据中发现模式和结构。强化学习则是通过试错的方式，通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
以下是一个使用Python中Scikit-learn库进行监督学习的简单示例：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
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