机器学习与数据挖掘是现代数据分析和人工智能领域的两个密切相关而又有所区别的概念。

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机系统能够从数据中自动学习并改进特定任务的执行，而不需要显式编程。机器学习算法可以被用于预测、分类、聚类、异常检测等多种任务。其核心在于通过训练数据来调整模型的参数，从而让模型能够对新数据做出准确的预测或决策。机器学习算法可以大致分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类。

数据挖掘是从大型数据集中发现模式、知识和有用信息的过程。它涉及使用各种方法来提取数据中的隐含信息，这些方法包括统计分析、机器学习、和数据库技术。数据挖掘的目的通常是解决商业问题，如客户细分、市场篮子分析、欺诈检测等。数据挖掘的典型任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，这些任务通常也是机器学习的应用场景。

两者之间的关系可以总结为：

• 互为工具与应用：机器学习是数据挖掘的一种重要工具，许多数据挖掘任务都是通过应用机器学习算法来完成的。同时，数据挖掘为机器学习提供了丰富的应用场景和数据源。
• 数据处理流程：数据挖掘往往包括数据预处理、模式发现、评估和解释等步骤，而机器学习主要集中在模式发现和预测模型的建立上。在实际项目中，数据挖掘前期的清洗、集成、选择等步骤为机器学习算法提供了高质量的数据输入。
• 目标差异：虽然两者都涉及从数据中发现知识，但数据挖掘更侧重于发现未知的、对业务有价值的模式，而机器学习侧重于让计算机系统学习并自动改进任务表现。
• 技术交融：随着技术的发展，机器学习和数据挖掘之间的界限越来越模糊，特别是在深度学习等先进技术的推动下，两者在很多场景下紧密融合，共同推进数据分析和人工智能的进步。

总的来说，机器学习和数据挖掘是相互支持、相互促进的关系，在大数据时代扮演着至关重要的角色。