机器学习与数据挖掘的区别是什么？

机器学习与数据挖掘都是处理和分析大量数据以提取有价值信息的方法，但它们侧重点和应用场景有所不同：

1. 机器学习（Machine Learning）：

   • 侧重于通过算法让计算机系统从数据中自动学习并改进其表现，无需显式编程。
   • 目的是使模型能够基于历史数据预测未知情况、做出决策或分类。
   • 应用广泛，包括但不限于监督学习、无监督学习、强化学习等，涉及图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
   • 强调算法的泛化能力，即在未见过的数据上也能有良好的表现。

2. 数据挖掘（Data Mining）：

   • 更专注于从大型数据集中发现模式、关联、异常和趋势。
   • 是一个更宽泛的概念，涵盖了统计分析、查询、在线分析处理(OLAP)以及机器学习等多种技术。
   • 数据挖掘的目标是从海量数据中提取知识，这些知识可以是预定义的（如特定规则），也可以是未知的模式。
   • 在商业智能、市场篮子分析、客户细分、信用评分等方面应用广泛。

简而言之，机器学习是数据挖掘中的一个重要工具集，它强调通过算法自我学习来实现预测和决策，而数据挖掘则是一个更全面的过程，旨在从数据中提取出对业务有意义的信息，不仅限于学习模型的构建。