机器学习和深度学习的比较与思考

机器学习和深度学习是当今人工智能领域的两个重要分支，它们在数据分析和模式识别方面取得了显著的进展。本文将探讨传统机器学习和深度学习的比较，并提供相应的源代码示例。

传统机器学习（Traditional Machine Learning）是一种基于特征工程的方法，它通过人工选择和提取特征，然后使用这些特征来训练模型。常见的传统机器学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。下面是一个使用传统机器学习算法的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import