数据挖掘机器学习的主要任务是通过对数据进行分析和探索，找出其中隐藏的模式和关系，从而构建出预测模型和分类模型。这些模型可以帮助人们更好地理解数据，预测未来趋势和结果，对决策和管理提供支持和指导。
数据挖掘机器学习的应用非常广泛，可以用于金融、医疗、交通、教育、工业等各个领域。它可以帮助企业发现客户需求，优化产品设计，提高营销效果；可以帮助医院诊断疾病，预测病情发展，制定个性化治疗方案；可以帮助交通部门优化交通流量，提高道路安全性等。
数据挖掘机器学习的基本流程包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等步骤。其中，数据预处理是非常重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等操作，可以提高数据的质量和可用性。特征选择则是从原始数据中选择出对模型构建最有用的特征，避免了不必要的计算和噪声干扰。模型构建是利用机器学习算法从数据中学习模式和规律，并构建出预测模型和分类模型。模型评估则是对模型的性能进行评估和优化，保证模型的准确性和可靠性。
总之，数据挖掘机器学习是一种非常重要的数据分析技术，可以帮助人们更好地理解数据，预测未来趋势和结果，对决策和管理提供支持和指导。随着数据时代的到来，数据挖掘机器学习的应用前景将更加广阔。
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