首先，数据挖掘和机器学习都是用于从数据中提取知识的工具。数据挖掘是一种通过分析数据集来发现有用信息的过程，它可以用于分类、聚类、预测和关联规则挖掘等。而机器学习则是一种通过训练模型来自动化数据分析的过程，它可以用于分类、回归、聚类、降维和强化学习等。
然而，数据挖掘和机器学习之间也存在一些明显的区别。首先，数据挖掘通常用于探索性数据分析，目的是发现数据中的模式和关系。而机器学习通常用于预测性建模，目的是构建一个能够自动进行预测和决策的模型。
其次，数据挖掘通常需要人工干预来解释和验证结果，而机器学习模型可以自动进行预测和决策，无需人工干预。此外，机器学习模型通常需要大量的数据来进行训练，而数据挖掘可以在小数据集上进行分析。
最后，数据挖掘和机器学习在应用领域也有所不同。数据挖掘通常用于商业和科学领域中的数据分析，而机器学习则广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐、自动驾驶和金融预测等领域。
总之，数据挖掘和机器学习是两个相互关联的概念，它们都是从数据中提取知识的工具。虽然它们有很多共同点，但也存在一些明显的区别，包括应用领域、目的和训练方式等。对于数据科学家和机器学习工程师来说，了解这些区别对于选择正确的工具和算法非常重要。
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