本文探讨了机器学习和深度学习的区别，传统机器学习依赖人工特征工程，适用于小规模、低维数据；深度学习则能自动学习特征，适合大规模、高维数据。深度学习虽表现出色，但需大量数据和计算资源，模型解释性弱，训练过程长。选择哪种方法取决于数据规模、特征维度和任务需求。
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.
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