数据挖掘和机器学习之间到底什么关系？

  首先我认为没有必要给两个词划定一个明确的界限，不妨从字面意思理解就足够了。

  数据挖掘——首先是有一定量的数据作为研究对象，挖掘--顾名思义，对一些东西进行深度的研究、对比、甄别等工作，最终从中间找到知识和规律，“挖掘”这个词用的很形象。

  机器学习——首先想想人类学习的目的是什么，是掌握知识，掌握技巧，最后能够进行复杂的工作或者要求更高工作。类比一下机器，我们让机器学习，最终的目的就是让他最终能够独立或半独立的进行复杂或高要求的工作。

　　　　这里的机器学习更多的是让机器帮助人类做一些大规模的数据识别、分拣、规律提取等人类做起来比较花时间的工作。但是请注意，与数据挖掘一起出现的这个机器学习概念和我们说的“人工智能”还是相差甚远，因为这里面对“智能”的考究程度实在太低了。