机器学习和数据挖掘有什么联系？两者有什么区别？

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机器学习为数据挖掘提供了解决实际问题的方法。算法在数据挖掘中的成功应用表明，机器学习对于算法的研究具有实际应用价值。

差异:

数据挖掘技术大多来自机器学习领域，但机器学习研究往往不以海量数据为处理对象。所以数据挖掘要对算法进行改造，使算法性能和空间占用实用化。同时，数据挖掘有其独特的内容，即关联分析。

数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的隐藏规律和知识。数据挖掘渴望完整真实的原始数据，去噪和样本平衡非常重要。实现过程涉及机器学习、模式识别、统计学、分布式存储、分布式计算、可视化等。，而且还需要掌握领域专业知识。

机器学习是从数据中获取经验、提高系统性能的重要方法。“学”的意思是解决最接近真理的经验，理论基础主要是统计学。

机器学习的历史发展；

机器学习实际上已经存在了几十年，或者可以认为已经存在了几个世纪。追溯到17世纪，贝叶斯和拉普拉斯对最小二乘法和马尔可夫链的推导，构成了机器学习广泛使用的工具和基础。从1950到2000年初，机器学习取得了很大的进步。

50年代中期到60年代中期，系统反馈的数据主要是通过改变机器所处的环境及其相应的性能参数来检测，就像给系统一个程序一样。通过改变它们的自由空间，系统会受到程序的影响而改变自己的组织，最终系统会选择一个最优的环境生存下来。

从20世纪70年代中期到80年代中期这段时期被称为文艺复兴时期。在此期间，人们已经从学习单一概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和学习方法，并在这一阶段开始将学习系统与各种应用结合起来，取得了巨大的成功。