机器学习和数据挖掘是两个相关但又不完全相同的概念。以下是它们之间的主要区别：
定义和目标：机器学习是一种通过让计算机系统学习数据和模式，从而进行预测、分类或决策的方法。而数据挖掘则是从大规模数据集中发现隐藏模式、关联、异常等信息，以及提取有用的知识和信息。
重点：机器学习注重算法和模型的开发和应用，目的是让机器自动从数据中学习和改进。数据挖掘则更注重在大规模数据集上应用各种技术和算法来发现有价值的信息和知识。
数据处理：机器学习通常需要进行数据的预处理、特征选择和转换等工作，以便让算法能够更好地学习和处理数据。数据挖掘也需要进行数据的清洗和预处理，但更强调从原始数据中提取有用的信息和模式。
监督和无监督学习：机器学习中常见的方法包括监督学习和无监督学习。监督学习使用已标记的数据样本进行训练，从而预测未知样本的标签或属性。无监督学习则是在无标记的数据中发现模式和结构。数据挖掘则更加灵活，既可以使用监督学习方法，也可以使用无监督学习方法，以及其他更多的方法。
领域应用：机器学习广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等领域。数据挖掘则广泛应用于市场分析、客户关系管理、欺诈检测、社交网络分析等领域。
尽管存在一些区别，但机器学习和数据挖掘也存在相互重叠的部分。它们都依赖于统计学和计算机科学的技术，以及大数据分析和模式识别的方法。