机器学习和深度学习领域的学习路线包括数学基础、编程基础和机器学习的基本概念。数学基础方面，需要掌握线性代数、概率与统计和微积分等知识。编程基础方面，要学习Python编程语言以及相关库的使用。在机器学习基础方面，需要了解监督学习和无监督学习的概念，以及常用的模型和评估指标。另外，还要学习深度学习的基本理论和常用的深度学习框架。最后，在数据预处理和特征工程方面，需要学习数据清洗和特征选择的方法。可能的搜索关键词：机器学习和深度学习学习路线，数学基础，编程基础，监督学习，无监督学习，深度学习框架，数据预处理和特征工程