rrd是机器学习还是深度学习

RRD（Robust Regression and Outlier Detection）是一种机器学习算法，而不是深度学习算法。

机器学习是一种广泛的领域，涵盖了许多不同类型的算法。机器学习算法是通过从数据中学习模式和规律，来进行预测、分类、聚类等任务的一种方法。这些算法可以包括传统的统计方法、回归模型、决策树、支持向量机等。

深度学习是机器学习的一个子领域，它专注于使用具有多个层次的神经网络进行学习和模式识别。深度学习算法利用多个层次的神经元来构建模型，可以自动从数据中提取高级抽象特征。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多重大突破。

相比于深度学习算法，RRD属于传统的机器学习算法，主要用于回归和异常值检测。它通常使用统计方法和鲁棒性损失函数来处理异常值，并通过拟合回归模型来进行预测。