摘要：本文旨在为初学者介绍数据挖掘与机器学习的基本概念和应用。通过本文的学习，初学者可以了解到数据挖掘和机器学习的区别、数据挖掘的主要任务以及机器学习的基本原理和应用场景。
1. 数据挖掘和机器学习的区别
数据挖掘和机器学习都是从数据中提取知识的方法，但两者的目标和方法略有不同。数据挖掘的主要任务是从大量数据中发现有用的信息和模式，并提供决策支持。而机器学习则是通过学习数据中的规律，建立模型，对新数据进行预测和分类。
2. 数据挖掘的主要任务
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测分析。分类是指将数据分成不同的类别，聚类是指将数据划分为不同的组，关联规则挖掘是指发现不同数据之间的关联关系，异常检测是指发现不符合预期的数据，预测分析是指根据历史数据预测未来的趋势。
3. 机器学习的基本原理和应用场景
机器学习的基本原理是通过算法从数据中发现规律，并建立模型，对新数据进行预测和分类。机器学习的应用场景非常广泛，如自然语言处理、图像识别、推荐系统、金融风控等领域。
总结：数据挖掘和机器学习是数据科学领域的两个重要方法。初学者可以通过学习本文了解到数据挖掘和机器学习的基本概念和应用场景，为深入学习打下基础。
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