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人工智能选股模型的常见类型（如机器学习、深度学习）有何差异？
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机器学习模型：通常基于传统的统计学习方法，如决策树、支持向量机等，需要人工提取特征，对数据的依赖性较强，可解释性相对较好，能处理结构化数据。

深度学习模型：基于神经网络，能自动学习数据的特征表示，适用于处理复杂的非线性问题和非结构化数据，如文本、图像等，但模型的可解释性相对较差，需要大量的数据和计算资源进行训练。

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