機器學習是一門跨學科的學科，它使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學習行為，通過不斷地獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結構，并不斷改善自身的性能。機器學習涉及多個學科，包括概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等。

機器學習的主要任務是指導計算機從數(shù)據(jù)中學習，然后利用經(jīng)驗來改善自身的性能。機器學習的應用范圍非常廣泛，包括語音識別、圖像識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和醫(yī)學診斷等領域。

機器學習的分類有多種，常見的分類方式包括有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等。有監(jiān)督學習是指對給定的一組訓練樣本進行預測，并使用誤差修正來改進預測模型。無監(jiān)督學習是指在沒有預先設定的目標或標簽的情況下，讓計算機自動地學習和識別數(shù)據(jù)中的模式。半監(jiān)督學習則結合了有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的特點，利用部分有標簽的數(shù)據(jù)和部分無標簽的數(shù)據(jù)進行訓練和預測。強化學習則是指通過與環(huán)境進行交互，讓計算機自動地學習和優(yōu)化自身的行為。

機器學習的應用場景非常廣泛，例如在金融領域中用于風險評估和信貸欺詐檢測;在醫(yī)療領域中用于疾病診斷和治療方案優(yōu)化;在推薦系統(tǒng)中用于個性化推薦和廣告投放;在自然語言處理中用于機器翻譯和情感分析等。

機器學習的核心在于使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學習并做出決策或預測。機器學習的過程通常包括數(shù)據(jù)收集、特征選擇、模型選擇、模型訓練和測試等步驟。在實際應用中，需要綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法復雜度、計算資源等多個因素，以選擇合適的機器學習算法并獲得良好的預測效果。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

數(shù)據(jù)挖掘是一個交叉學科，涉及數(shù)據(jù)庫技術、人工智能、機器學習、模式識別、高性能計算、知識工程、神經(jīng)網(wǎng)絡、信息檢索、信息的可視化等眾多領域。典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結構包括業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)建模、模型評估與部署6個階段。其中，數(shù)據(jù)準備是數(shù)據(jù)挖掘的重要環(huán)節(jié)，涉及數(shù)據(jù)清理(消除噪聲和不一致數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)集成(不同來源與格式的數(shù)據(jù)組合到一起)、數(shù)據(jù)選擇(挖掘所需的數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)變換(數(shù)據(jù)變換成適合挖掘的形式，如匯總，聚集操作)等步驟。

數(shù)據(jù)挖掘的目標是發(fā)現(xiàn)那些感興趣的、有用的、隱含的、先前的、未知的以及可能有用的模式或知識。數(shù)據(jù)挖掘并非全自動的過程，在各個環(huán)節(jié)都可能需要人為參與。數(shù)據(jù)挖掘可以應用于任何類型的信息存儲庫及瞬態(tài)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)流)，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、事務數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫(如地圖等)、工程設計數(shù)據(jù)(如建筑設計等)、多媒體數(shù)據(jù)(文本、圖像、視頻、音頻)、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)流、時間序列數(shù)據(jù)庫等。

數(shù)據(jù)挖掘功能用于指定數(shù)據(jù)挖掘任務要找的模型類型。一般而言，數(shù)據(jù)挖掘任務可以分為兩類：描述和預測。描述性挖掘任務描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般性質(zhì);預測性挖掘任務對當前數(shù)據(jù)進行推斷，以做出預測。數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學科的領域，涉及多個學科的知識和方法。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為商業(yè)決策提供支持。

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領域的兩個重要分支，它們都涉及到從數(shù)據(jù)中提取信息和知識。然而，它們之間存在一些重要的區(qū)別。

1. 目的和方法：機器學習的目的是讓機器通過學習數(shù)據(jù)中的模式來做出預測或決策，而數(shù)據(jù)挖掘的目的是從大量數(shù)據(jù)中找出有意義、有用的信息或知識。機器學習主要關注于模型的訓練和預測，而數(shù)據(jù)挖掘更注重于對數(shù)據(jù)的探索和分析。

2. 算法和應用：機器學習通常使用各種算法來訓練模型，例如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些算法可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結構化和非結構化數(shù)據(jù)，并應用于各種領域，如自然語言處理、圖像識別、推薦系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)挖掘則主要使用關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類等算法，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關系，例如市場細分、客戶行為分析等。

3. 數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量：機器學習通常需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，對數(shù)據(jù)質(zhì)量和標注要求較高。而數(shù)據(jù)挖掘則可以在相對較小的數(shù)據(jù)集上進行，對數(shù)據(jù)質(zhì)量和標注要求相對較低。

4. 可解釋性和解釋性：機器學習模型通常比較復雜，難以解釋，而數(shù)據(jù)挖掘模型可以通過可視化等方法進行解釋和展示。對于一些需要解釋性的應用場景，如醫(yī)療診斷、金融風控等，數(shù)據(jù)挖掘可能更適合。

5. 數(shù)據(jù)類型和場景：機器學習可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結構化和非結構化數(shù)據(jù)，如文本、圖像、音頻等。而數(shù)據(jù)挖掘則更注重于處理特定類型的數(shù)據(jù)，如關系型數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。

綜上所述，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘雖然都涉及到從數(shù)據(jù)中提取信息和知識，但它們的目的和方法、算法和應用、數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量、可解釋性和解釋性等方面存在明顯的區(qū)別。在實際應用中，需要根據(jù)具體的需求和場景選擇合適的方法。