机器学习和深度学习的知识框架图

机器学习和深度学习是人工智能领域的重要分支，它们通过从数据中学习模式和规律，实现各种任务的自动化。在本文中，我们将探讨机器学习和深度学习的知识框架，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理
   在进行机器学习和深度学习之前，数据预处理是一个重要的步骤。它包括数据清洗、特征选择、特征缩放等操作，以确保数据的质量和适用性。下面是一个简单的数据预处理示例：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   
   # 创建一个特征矩阵
   X = [[1, 2]