数据挖掘与机器学习是两个密切相关的领域，它们都致力于从数据中发现模式和知识，并应用于解决实际问题。然而，它们在方法论、目标和应用方面存在一些明显的差异。
首先，数据挖掘主要关注从大规模数据集中提取有用信息和隐含模式的技术和方法。它借助统计学、数据库系统、人工智能等多个学科的理论和技术，通过分析大量的数据来发现隐藏在其中的模式和规律。数据挖掘可以被视为从数据中“挖掘”有价值的信息，并利用这些信息进行业务决策和预测。它的目标是揭示数据背后的潜在知识，帮助用户做出更明智的决策。
机器学习则更加侧重于构建和训练模型，以使计算机能够根据数据自动学习和改进性能。机器学习的目标是通过经验和数据来改善系统的性能，而不需要显式地编程。它通过将输入数据映射到输出结果的函数来实现预测和决策。机器学习的核心是算法和模型的选择、训练和评估。
在数据挖掘中，数据的来源可能是多样化的，包括结构化数据（如数据库）和非结构化数据（如文本、图像等）。数据挖掘的任务通常包括分类、聚类、关联分析、异常检测等。它可以应用于各个领域，如商业、金融、医疗等，以发现隐藏在数据背后的价值信息。
相比之下，机器学习更加注重建模和预测能力的提高。它利用已知的输入和输出数据对模型进行训练，并通过调整模型的参数以最小化预测误差。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。监督学习需要标记的训练数据进行学习和预测，无监督学习则是从未标记的数据中发现模式和结构，而强化学习则是通过与环境的交互来学习最优策略。
数据挖掘和机器学习在实践中经常相互结合使用。机器学习算法可以被应用于数据挖掘任务中，以发现潜在的模式和规律。同时，数据挖掘也为机器学习提供了大量的训练和测试数据，用于改进模型的性能。
总结而言，数据挖掘和机器学习是两个紧密相关的领域，都以从数据中发现模式和知识为目标。数据挖掘更侧重于从大规模数据集中提取有用信息和隐含模式，而机器学习则更注重构建和训练模型以实现自动学习和预测能力的提高。它们在方法论、目标和应用方面存在差异，但在实践中经常相互结合使用，共同推动了人工智能和数据科学的发展。
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