数据挖掘、机器学习和深度学习的关系及应用

数据挖掘、机器学习和深度学习是现代人工智能领域中的重要分支，它们在处理和分析大规模数据方面发挥着关键作用。本文将探讨这三者之间的关联，并提供一些相关的源代码示例。

1. 数据挖掘
   数据挖掘是从大规模数据集中提取有用信息和模式的过程。它涉及到各种技术和方法，包括统计分析、机器学习和数据库技术。数据挖掘的目标是通过发现隐藏在数据中的模式和规律来提供洞察力和预测能力。

以下是一个简单的数据挖掘示例，使用Python中的Scikit-learn库进行分类模型的构建和评估：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn