機器學(xué)習(xí)是一門跨學(xué)科的學(xué)科，它使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為，通過不斷地獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)，并不斷改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)涉及多個學(xué)科，包括概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等。

機器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)是指導(dǎo)計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后利用經(jīng)驗來改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括語音識別、圖像識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。

機器學(xué)習(xí)的分類有多種，常見的分類方式包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。有監(jiān)督學(xué)習(xí)是指對給定的一組訓(xùn)練樣本進行預(yù)測，并使用誤差修正來改進預(yù)測模型。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)或標(biāo)簽的情況下，讓計算機自動地學(xué)習(xí)和識別數(shù)據(jù)中的模式。半監(jiān)督學(xué)習(xí)則結(jié)合了有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點，利用部分有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和部分無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測。強化學(xué)習(xí)則是指通過與環(huán)境進行交互，讓計算機自動地學(xué)習(xí)和優(yōu)化自身的行為。

機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景非常廣泛，例如在金融領(lǐng)域中用于風(fēng)險評估和信貸欺詐檢測;在醫(yī)療領(lǐng)域中用于疾病診斷和治療方案優(yōu)化;在推薦系統(tǒng)中用于個性化推薦和廣告投放;在自然語言處理中用于機器翻譯和情感分析等。

機器學(xué)習(xí)的核心在于使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測。機器學(xué)習(xí)的過程通常包括數(shù)據(jù)收集、特征選擇、模型選擇、模型訓(xùn)練和測試等步驟。在實際應(yīng)用中，需要綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法復(fù)雜度、計算資源等多個因素，以選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法并獲得良好的預(yù)測效果。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘是一個交叉學(xué)科，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、高性能計算、知識工程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息檢索、信息的可視化等眾多領(lǐng)域。典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、模型評估與部署6個階段。其中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是數(shù)據(jù)挖掘的重要環(huán)節(jié)，涉及數(shù)據(jù)清理(消除噪聲和不一致數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)集成(不同來源與格式的數(shù)據(jù)組合到一起)、數(shù)據(jù)選擇(挖掘所需的數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)變換(數(shù)據(jù)變換成適合挖掘的形式，如匯總，聚集操作)等步驟。

數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)那些感興趣的、有用的、隱含的、先前的、未知的以及可能有用的模式或知識。數(shù)據(jù)挖掘并非全自動的過程，在各個環(huán)節(jié)都可能需要人為參與。數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于任何類型的信息存儲庫及瞬態(tài)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)流)，如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、事務(wù)數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫(如地圖等)、工程設(shè)計數(shù)據(jù)(如建筑設(shè)計等)、多媒體數(shù)據(jù)(文本、圖像、視頻、音頻)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)流、時間序列數(shù)據(jù)庫等。

數(shù)據(jù)挖掘功能用于指定數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)要找的模型類型。一般而言，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可以分為兩類：描述和預(yù)測。描述性挖掘任務(wù)描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般性質(zhì);預(yù)測性挖掘任務(wù)對當(dāng)前數(shù)據(jù)進行推斷，以做出預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學(xué)科的領(lǐng)域，涉及多個學(xué)科的知識和方法。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，為商業(yè)決策提供支持。

機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領(lǐng)域的兩個重要分支，它們都涉及到從數(shù)據(jù)中提取信息和知識。然而，它們之間存在一些重要的區(qū)別。

1. 目的和方法：機器學(xué)習(xí)的目的是讓機器通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式來做出預(yù)測或決策，而數(shù)據(jù)挖掘的目的是從大量數(shù)據(jù)中找出有意義、有用的信息或知識。機器學(xué)習(xí)主要關(guān)注于模型的訓(xùn)練和預(yù)測，而數(shù)據(jù)挖掘更注重于對數(shù)據(jù)的探索和分析。

2. 算法和應(yīng)用：機器學(xué)習(xí)通常使用各種算法來訓(xùn)練模型，例如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些算法可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如自然語言處理、圖像識別、推薦系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)挖掘則主要使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類等算法，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系，例如市場細分、客戶行為分析等。

3. 數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量：機器學(xué)習(xí)通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，對數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注要求較高。而數(shù)據(jù)挖掘則可以在相對較小的數(shù)據(jù)集上進行，對數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注要求相對較低。

4. 可解釋性和解釋性：機器學(xué)習(xí)模型通常比較復(fù)雜，難以解釋，而數(shù)據(jù)挖掘模型可以通過可視化等方法進行解釋和展示。對于一些需要解釋性的應(yīng)用場景，如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控等，數(shù)據(jù)挖掘可能更適合。

5. 數(shù)據(jù)類型和場景：機器學(xué)習(xí)可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像、音頻等。而數(shù)據(jù)挖掘則更注重于處理特定類型的數(shù)據(jù)，如關(guān)系型數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。

綜上所述，機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘雖然都涉及到從數(shù)據(jù)中提取信息和知識，但它們的目的和方法、算法和應(yīng)用、數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量、可解釋性和解釋性等方面存在明顯的區(qū)別。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的需求和場景選擇合適的方法。