深度学习（Deep Learning）和机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的两个重要分支，它们有许多共性，但也有显著的区别。以下是它们之间的深入解析：
1. 定义与层次关系
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机器学习：机器学习是人工智能的一个子集，它关注于开发能够从数据中学习的算法。传统的机器学习方法包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。这些方法通过训练数据构建模型，以对新的数据进行预测或分类。
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深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，特别关注使用多层神经网络来进行学习。它模仿人脑神经元的结构，通过层级学习和大规模数据集来自动提取数据特征，进行复杂的模式识别和预测。
2. 特征提取与处理
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机器学习：传统机器学习依赖于人工特征工程，即人类专家需要手动提取和选择有意义的特征，再将这些特征输入机器学习算法。特征选择和提取的质量直接影响到模型的性能。
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深度学习：深度学习的一个关键优势是其自动特征提取能力。通过多层神经网络的层级结构，深度学习模型可以