模型复杂性： 机器学习模型的复杂性因任务而异。一些简单的模型，如线性回归，具有较低的复杂性；而决策树、支持向量机等模型可以处理更复杂的决策边界。

模型参数： 复杂性与模型参数的数量和维度相关。更复杂的模型通常有更多的参数，这也可能导致过拟合（对训练数据过度拟合）的风险。

特征工程： 模型的复杂性还取决于输入特征的表示。在机器学习中，通过特征工程可以控制模型的复杂性，选择重要的特征并降低维度。

模型复杂性： 深度学习模型的复杂性相对较高。深度神经网络由多个层次组成，每一层都包含许多节点，形成非常复杂的非线性映射关系。

层次化学习： 复杂性的来源之一是深度学习模型能够层次化地学习特征。底层学习低级别的特征，而高层学习更抽象和复杂的概念。

参数量： 深度学习模型通常有大量参数，需要大量的数据来进行训练，以防止过拟合。这也使得深度学习在计算上更为昂贵。