机器学习和数据挖掘是两个在数据领域中非常重要的概念。它们在实际应用中经常被混淆和交叉使用，但它们并不是完全相同的概念。本文将详细介绍机器学习和数据挖掘的区别。
机器学习是一种通过算法模型或统计方法让计算机系统从数据中进行学习并自动提高性能的技术。其基本思想是为计算机系统提供具有代表性的数据样本，让计算机通过对这些数据的分析和建模来学习特征，从而可以智能地完成各种任务，如分类、预测、聚类等。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种类型。
在监督学习中，人们需要提供一个已知标签的数据人为告诉计算机如何划分数据。错误与否会直接影响到分类的准确性。而在无监督学习中，计算机不需要标签信息进行处理，而是试图通过数据本身的结构和规律来实现分类。在半监督学习中，有一部分数据带有标签信息，而还有一部分数据没有标签信息，计算机需要利用带标签数据来训练模型，并尽可能多地利用未标签数据进行分类。
相比较而言，数据挖掘更加强调从大量的数据中发现未知且有用的信息。数据挖掘是一种针对大数据集合的发现性数据分析过程，旨在识别非显式知识、启示性模式以及未知的相关性模式。数据挖掘在业务领域的应用比较广泛，如客户关系管理、市场分析、信用评估等。数据挖掘主要包括分类、聚类、关联规则、异常检测等技术。
分类是对事物或现象进行预测的一个过程。在数据挖掘中，分类技术可以将数据分为两个或多个分类，从而为分析问题服务。分类技术通过对现有的样本数据进行训练和学习，形成分类模型，再利用该模型对新的数据进行分类。
聚类是指将具有相似特征的物体或事件分为一个统一组。聚类技术可以帮助人们更好地理解数据。聚类技术利用现有对象之间的距离和相似度进行分类，目的是在同一类别内最大化对象间的相似性，在不同类别之间最大化对象之间的差异。
关联规则是指在数据集合中一个物品与其他物品之间的关系，并对其进行描述。数据挖掘可以通过关联规则分析出有价值的数据信息，如购物清单和产品组合等。关联规则采用一种“如果…那么…”的模式，从而寻找数据之间的相关性。
异常检测是指识别与其他类似对象不同或不规律的对象或事件。在数据挖掘中，异常检测可以帮助人们识别出数据中存在的异常情况，如信用卡欺诈和电力故障等。
综上所述，机器学习和数据挖掘都是从数据中获取新的知识和洞察力的数据科学技术。机器学习是一种让计算机自动从数据中学习特征并提高性能的技术，而数据挖掘则是一种发现性数据分析过程，旨在从大量数据中发现未知且有用的信息。虽然它们之间存在着相互联系和重叠点，但仍然有明显的区别。