机器学习更偏人工智能方向

首先二者目的不一样，机器学习目的是让计算机的程序计算变得聪明，完成一些看起来人才能完成的比较智能的事情。数据挖掘是利用计算机在海量数据中寻找有价值的数据，或者发现一些有价值的事情，用于帮助人来做决策。有一种机器学习的手段是在让计算机在海量数据中按照一定的规则不断训练，寻求最优解，从而使计算机的决策变得最优，比如前一段时间很火的阿尔法GO围棋程序，最初是在人类历史经典棋谱数据中，按照机器学习的算法不断学习，训练出来一套很好的决策规则，几乎是最优不会出错的，然后人类最厉害的围棋手与它下也下不赢它。当然机器学习也可以不要人类棋谱（不要海量数据），只需要规则，它根据规则自己对下训练，下1000万局后，计算机自己就掌握了最优的决策方法，让后还能下赢老版本的通过学习人类棋谱产生的阿尔法GO。

互相之间有交集的关注，做数据挖掘，可以使用机器学习，使用其他技术比如sql也可以做数据挖掘。机器学习，可以做数据挖掘，也可以应用到人工智能等等领域

其实万变不离其宗，都是概率，统计等等，只是形式和方法不同，掌握数学基础知识，就相当于练会了九阳神功，九阳神功护体，学什么都快