【机器学习与数据挖掘】在当今信息化快速发展的时代，数据已经成为推动社会进步的重要资源。面对海量的数据信息，如何从中提取有价值的知识和模式成为关键问题。机器学习与数据挖掘作为两种重要的技术手段，正在被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商、交通等。
机器学习是一种让计算机通过数据自动学习并改进性能的技术，它依赖于算法模型，从数据中发现规律并进行预测或决策。而数据挖掘则是在大规模数据集中寻找隐藏的、未知的、有潜在价值的信息的过程，它结合了数据库技术、统计学和人工智能等多个学科。
两者的联系紧密，数据挖掘常借助机器学习的方法来实现对数据的分析与处理，而机器学习也依赖于数据挖掘提供的高质量数据集进行训练和优化。
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 机器学习是让计算机通过数据自动学习并改进性能的技术；数据挖掘是从大量数据中发现隐含模式和知识的过程。 |
| 目标 | 机器学习的目标是构建能够自我学习的模型；数据挖掘的目标是从数据中提取有用的信息和知识。 |
| 方法 | 机器学习常用方法包括监督学习、无监督学习、深度学习等；数据挖掘常用方法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。 |
| 应用领域 | 机器学习应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等；数据挖掘应用于市场篮子分析、客户细分、欺诈检测等。 |
| 数据来源 | 机器学习依赖于结构化或非结构化的数据集；数据挖掘通常处理大规模的数据库或数据仓库。 |
| 技术关系 | 机器学习是数据挖掘的重要工具之一；数据挖掘为机器学习提供数据支持和验证环境。 |
通过结合机器学习与数据挖掘，可以更高效地处理复杂的数据问题，提升数据分析的准确性和实用性。未来，随着技术的不断进步，这两项技术将在更多领域发挥更大的作用。