机器学习是一种利用统计学习算法让计算机从数据中自动学习规律的技术，是深度学习的基础。机器学习的核心是构建模型，通过训练数据来不断优化模型参数，使其能够对未知数据进行准确的预测。
学习机器学习需要具备一定的数学知识，如线性代数、概率论和统计学等。同时也需要掌握编程技能，如Python编程和数据处理等。学习机器学习需要从基础开始，逐步深入，掌握各种算法的原理和应用场景。
学习深度学习需要掌握机器学习的基础知识，因为深度学习是基于机器学习的基础上发展起来的。深度学习需要大量的数据和计算资源来训练模型，而机器学习提供了对数据进行处理和模型构建的方法，是深度学习的基础。
在学习深度学习之前，建议先掌握机器学习的基础知识，包括数据预处理、特征工程、模型选择和调优等。同时也需要了解常用的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。
总之，学习深度学习需要掌握机器学习的基础知识，这是学习深度学习的必要条件。对于初学者来说，建议从机器学习开始学习，逐步深入，掌握各种算法的原理和应用场景，这样才能更好地理解和应用深度学习。
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