机器学习与深度学习：选择何者先学？

机器学习与深度学习：选择何者先学？

机器学习和深度学习是当今领域最炙手可热的主题之一。它们是人工智能（AI）领域的核心技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域。然而，对于初学者来说，选择何者先学可能是一个困惑。本文将探讨机器学习和深度学习的基本概念和应用，并提供相应的源代码示例，帮助读者更好地理解和选择学习路径。

首先，让我们了解机器学习和深度学习的基本概念。

机器学习是一种通过从数据中学习模式和规律，并利用这些模式和规律来做出预测或做出决策的方法。它依赖于统计学和概率论等数学基础，通过对数据进行特征提取和模型训练，从而使计算机能够自动学习并改进性能。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

深度学习是机器学习的一个分支，其核心是人工神经网络。深度学习模型由多个神经网络层组成，每一层都对数据进行特征提取和转换，从而逐渐学习到数据的高层次抽象表示。深度学习模型通常具有较多的参数和复杂的结构，能够处理大规模的数据集，并在许多任务上取得了令人瞩目的成果。

对于初学者来说，建议首先学习机器学习的基本概念和方法。掌握机器学习的基本原理和常用算法，可以为进一步学习深度学习打下坚实的基础。

以下是一个使用Python和scikit-learn库进行机器学习的示例代码：

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