数据挖掘与机器学习都是非常先进的信息技术，它们之间有一定的关联及差异。简单来说，数据挖掘是一种技术领域，它可以帮助机器自动发现有价值的知识，而机器学习则是一个学习过程，采用有监督和无监督学习算法分析数据，已开发出可以从经验中自动提取出规律性的系统。
从数据挖掘的角度来看，它是确定数据集之间的模式的一种过程，它可以通过把一组相关的数据分解成更小的分类来解释它们之间的关系，从而提取有用的信息。在机器学习的过程中，通过分析数据集和来自环境的反馈，机器可以模拟人类行为，并不断改进自身以获得更加准确的结果。
不难看出，数据挖掘与机器学习都是计算机技术，它们之间在很大程度上是相互依赖的。例如，在机器学习中，我们可以利用数据挖掘技术来发现模式，并将这些模式运用到机器学习中；而在数据挖掘中，也可以应用机器学习的算法、模型来分析数据，从而发现有价值的信息和规律。
总的来说，数据挖掘与机器学习是相关而又不同的技术领域，它们各自都为现代中大数据应用带来崭新的挑战和机遇，并且有着不断发展的潜力。
