数据挖掘（Data mining）旨在从大量数据中提取规则，而机器学习（Machine Learning）则教会计算机如何学习和理解给定的参数。或者换句话说，数据挖掘只是一种研究方法，以确定一个特定的结果，基于收集的数据总量。另一方面，我们有机器学习，它训练系统执行复杂的任务，并利用收集到的数据和经验使系统变得更聪明。他们使用的方法数据挖掘依赖于大量的数据(例如大数据)。数据可以又被用来为企业和其他组织做出预测。
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数据挖掘机器学习（Data mining Machine Learning）代写
机器学习使用的是算法，而不是原始数据。人为因素这是一个相当重要的区别。数据挖掘依赖于人为干预，最终是为人类而创建的。而机器学习存在的全部原因是，它可以自学，不依赖于人类的影响或行为。如果没有一个有血有肉的人使用它并与之交互，数据挖掘就无法正常工作。另一方面，人类与机器学习的接触仅限于建立初始算法。然后顺其自然，这是一种“设定然后忘记”的过程。人们看护数据挖掘；这些系统通过机器学习来自我保护。
此外数据挖掘是一个包含两个元素的过程：数据库和机器学习。前者提供数据管理技术，后者提供数据分析技术。因此，虽然数据挖掘需要机器学习，但机器学习并不一定需要数据挖掘。不过，在某些情况下，数据挖掘的信息被用来查看关系之间的联系。毕竟，很难进行比较，除非你有至少两条信息来相互比较。因此，通过数据挖掘收集和处理的信息可以用来帮助机器学习。
数据挖掘机器学习还可以用于其他特殊领域：数据分析（data analysis），数据统计（data statistics），机器算法（machine learning algorithm）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
