機器學習和數據挖掘是兩個相關但又不完全相同的概念。以下是它們之間的主要區別：
定義和目標：機器學習是一種通過讓計算機系統學習數據和模式，從而進行預測、分類或決策的方法。而數據挖掘則是從大規模數據集中發現隱藏模式、關聯、異常等信息，以及提取有用的知識和信息。
重點：機器學習注重算法和模型的開發和應用，目的是讓機器自動從數據中學習和改進。數據挖掘則更注重在大規模數據集上應用各種技術和算法來發現有價值的信息和知識。
數據處理：機器學習通常需要進行數據的預處理、特征選擇和轉換等工作，以便讓算法能夠更好地學習和處理數據。數據挖掘也需要進行數據的清洗和預處理，但更強調從原始數據中提取有用的信息和模式。
監督和無監督學習：機器學習中常見的方法包括監督學習和無監督學習。監督學習使用已標記的數據樣本進行訓練，從而預測未知樣本的標簽或屬性。無監督學習則是在無標記的數據中發現模式和結構。數據挖掘則更加靈活，既可以使用監督學習方法，也可以使用無監督學習方法，以及其他更多的方法。
領域應用：機器學習廣泛應用于自然語言處理、圖像識別、語音識別、推薦系統等領域。數據挖掘則廣泛應用于市場分析、客戶關系管理、欺詐檢測、社交網絡分析等領域。
盡管存在一些區別，但機器學習和數據挖掘也存在相互重疊的部分。它們都依賴于統計學和計算機科學的技術，以及大數據分析和模式識別的方法。
