🔗 三者的关系（总览）
机器学习（Machine Learning）
│
├── 传统机器学习（如：决策树、SVM、KNN、逻辑回归等）
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└── 深度学习（Deep Learning）└── 神经网络（Neural Network）├── 前馈神经网络（FNN）├── 卷积神经网络（CNN）└── 循环神经网络（RNN/LSTM）等
- 神经网络 是 深度学习 的核心方法；
- 深度学习 是 机器学习 的一个子集；
- 机器学习 包括深度学习和非深度学习方法。
🧠 含义对比
| 名称 | 定义 |
|---|---|
| 机器学习 | 一种让计算机通过数据自动学习规律并做出预测的技术。 |
| 深度学习 | 一种使用多层神经网络来自动提取特征、学习复杂模式的机器学习方法。 |
| 神经网络 | 模仿人脑神经元结构设计的一种数学模型，是深度学习的基础单元。 |
⚙️ 主要区别
| 特征 | 机器学习 | 深度学习 | 神经网络 |
|---|---|---|---|
| 是否手工提取特征 | ✅ 需要人工特征工程 | ❌ 自动从数据中学习特征 | ❌ 自动提取特征（通过层） |
| 数据量需求 | 较少（几千 ~ 几万条） | 很大（通常 >10万条） | 同上 |
| 算法复杂性 | 中等 | 很高 | 非线性建模能力强 |
| 可解释性 | 较强 | 较弱 | 较弱 |
| 代表模型 | 决策树、SVM、KNN、XGBoost | CNN、RNN、Transformer | MLP、CNN、RNN等 |
📌 举个例子
比如做手写数字识别：
| 方法 | 步骤 |
|---|---|
| 传统机器学习 | 提取边缘、形状、纹理等特征 → 用SVM/XGBoost分类 |
| 深度学习 | 直接输入图片 → 用CNN自动提取特征 + 分类 |
| 神经网络 | 是深度学习中用于识别图像的工具（如CNN模型） |
✅ 应该怎么学？
如果你正在学习 PyTorch，那你已经处于深度学习 → 神经网络的学习阶段。
推荐学习顺序如下：
-
机器学习基本概念
- 监督学习、无监督学习
- 分类、回归、聚类
-
经典机器学习算法
- 逻辑回归、KNN、决策树、SVM、XGBoost
-
神经网络基本结构
- 感知机、多层感知机（MLP）
- 前向传播、反向传播
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深度学习网络
- CNN：图像处理
- RNN：时间序列
- Transformer：NLP
📚 总结中英文
| 中文 | English |
|---|---|
| 机器学习是大领域 | Machine Learning is the umbrella field. |
| 深度学习是机器学习的子集 | Deep Learning is a subset of ML. |
| 神经网络是深度学习的核心 | Neural Networks are the core of DL. |