机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都属于人工智能领域，但它们在方法和应用方面有一些不同之处。
机器学习是一种通过从数据中学习模式和规律，使计算机能够自主进行决策和预测的方法。机器学习算法的工作原理是基于数据的统计分析和推断。它主要关注如何设计和开发能够从数据中学习并作出预测或决策的算法。机器学习算法根据所处理的问题类型，可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
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监督学习（Supervised Learning）：这种方法使用已标记的训练数据（包括输入和输出）来建立模型，并通过学习输入和输出之间的映射关系来进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines）等。
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无监督学习（Unsupervised Learning）：这种方法使用未标记的训练数据，试图从数据中找出隐藏的模式和结构。无监督学习常用的算法包括聚类（Clustering）算法，如K均值聚类（K-means Clustering）和层次聚类（Hierarchical Clustering），以及关联规则挖掘（Association Rule Mining）算法等。
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强化学习（Reinforcement Learning）：这种方法通过与环境的交互学习来制定决策策略，以最大化预期的累积奖励。强化学习常用于涉及序列决策和反馈的问题，如机器人控制、游戏智能等。
深度学习是一种机器学习的分支，它模仿人脑的神经网络结构和工作原理，通过多层神经网络进行学习和推理。深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks）。它利用多个神经元之间的连接和权重，通过层层传递信号和非线性变换，从而实现高级的模式识别和学习能力。深度学习算法中最常见的是深度神经网络（Deep Neural Networks），如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。它的优点在于能够处理大规模和复杂的数据集，并具备自动提取特征和表征学习的能力，从而减少了对手工特征工程的依赖。
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总结来说，机器学习是一种广义的概念，涵盖了各种学习算法和方法，而深度学习是机器学习中的一种特定方法，基于多层神经网络进行学习和推理。深度学习通过自动学习和表征学习，在处理大规模和复杂数据时取得了显著的效果。