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在计算机科学领域，"数据挖掘"（Data Mining）和 "机器学习"（Machine Learning），是两个经常被提及的术语。尽管它们听起来相似，但它们实际上代表了截然不同的两个概念。

数据挖掘（Data Mining）通常指代从大规模数据集中发现模式、关系和趋势的过程。这个过程涉及到一些基本的技术和方法，如统计解读、聚类、分类等，并且通常不使用或很少使用机器学习技术。

而机器学习(Machine Learning)是指通过经验学习来改进预测模型的能力，其目标是让机器能够自主地根据数据进行决策。

因此，数据挖掘与机器学习的主要区别可以归结为以下几点：

1. 技术方法上的差异：数据挖掘侧重于发现大规模数据集中的模式和关联性，而机器学习侧重于构建和训练模型以做出预测或分类。
2. 应用范围的区别：数据挖掘常常用于解读现有的数据集，而机器学习则更多地应用于构建新的预测模型。
3. 实现目标的不同：数据挖掘更关注于从海量数据中识别出有用的信息，而机器学习旨在通过经验学习来提高模型的性能，并使其具备预测未来的能力。
4. 数据依赖性的不同：数据挖掘依赖于大量数据和统计工具，而机器学习依赖算法和技术，如深度学习等。
5. 应用场景的区别：数据挖掘通常应用于数据解读和业务洞察，而机器学习广泛应用于各种应用领域，包括图像识别、语音处理等。
6. 结果解释性的差异：数据挖掘的结果往往需要更多的解释工作，因为它涉及复杂的模式发现和解读过程；而机器学习的结果通常更加直接且具有较好的可解释性，因为其训练过程相对简单。

虽然“数据挖掘”和“机器学习”都致力于解决数据的问题，但它们的目标、方法和应用场景有着明显的差别。理解这些差异有利于更好地利用各自的优势来解决具体问题，同时也能更好地选择适当的数据处理技术以满足实际需求。