AI、机器学习和深度学习是如今计算机科学领域中最火热的话题。这些术语往往被人们混淆使用，但它们之间存在着明显的联系和区别。本文将从技术角度来解释这些术语之间的关系，并通过代码示例来进一步说明。

AI，Artificial Intelligence，即人工智能，是计算机科学的一项重要研究领域，旨在使计算机拥有类似人类的感知、思考、学习、推理和决策等能力。AI 可以包括多种技术和方法，例如机器学习、深度学习等。对于 AI 这个大词，我们可以理解为旨在实现智能化的计算机系统。

机器学习（Machine Learning）是一种 AI 技术，旨在通过让计算机自动学习来进行任务解决。与传统的计算机编程不同，机器学习的程序不需要手动编写特定的规则或专家知识，而是通过分析大量数据找到规律和模式，并利用这些规律和模式来进行预测和决策。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等。下面是用 Python 编写的机器学习示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['x']], data['y'], test_size=0.2, random_state=0)

# 训练线性回归模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = lr.predict(X_test)

# 打印模型参数
print("Coefficients:", lr.coef_, "\nIntercept:", lr.intercept_)

在这个例子中，我们使用的是监督学习的线性回归算法。首先是读取一个数据文件，然后