数据挖掘： 从海量数据中提取有用信息的过程称为数据挖掘。数据挖掘是人类用来发现数据中新的、准确的和有用的模式或为需要它的人提供有意义的相关信息的工具。
机器学习： 发现改进了经验派生数据的算法的过程称为机器学习。它是允许机器在没有人工干预的情况下学习的算法。它是一种使机器更智能的工具，消除了人为因素。
下面是数据挖掘和机器学习之间的差异表：
| 编号 | 数据挖掘 | 机器学习 |
|---|---|---|
| 1 | 从海量数据中提取有用信息 | 从数据和过去的经验中引入算法 |
| 2 | 用于理解数据流 | 计算机从数据流中学习和理解 |
| 3 | 具有非结构化数据的庞大数据库 | 现有数据和算法 |
| 4 | 可以使用数据挖掘技术开发模型机器学习算法 | 可以用于决策树、神经网络和其他一些人工智能领域 |
| 5 | 人为干扰较多。 | 设计后无需人工 |
| 6 | 用于聚类分析 | 用于网页搜索、垃圾邮件过滤、欺诈检测和计算机设计 |
| 7 | 数据仓库中的数据挖掘摘要 | 机器学习读取机器 |
| 8 | 数据挖掘更多的是使用机器学习等方法的研究 | 自学并训练系统完成智能任务 |
| 9 | 应用在有限的区域 | 可以在广阔的区域使用 |
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