机器学习与数据挖掘是两个在计算机科学领域经常被提及的概念，它们都涉及到从数据中获取知识和信息，但却有着一些根本性的区别。

首先，机器学习是一种人工智能的应用，旨在让计算机系统从数据中学习并改进性能，而数据挖掘是一种数据处理技术，通过分析大量数据以发现模式和趋势。机器学习更注重于训练模型来做出预测或决策，而数据挖掘更注重于从数据中提取有用的信息。

其次，机器学习强调模型的泛化能力，即让模型在看不见的数据上表现良好，而数据挖掘更注重在已有数据上的分析和挖掘。机器学习可以通过监督学习、非监督学习和强化学习等方法来训练模型，而数据挖掘可以通过聚类、分类、关联规则挖掘等技术来发现隐藏在数据中的模式。

此外，机器学习更加注重模型的建立和训练过程，需要大量的数据集和标注信息来帮助模型学习，而数据挖掘更加注重对数据的预处理和分析，在此基础上寻找隐藏在数据中的结构和规律。

最后，机器学习通常涉及到更多的数学和统计知识，需要对算法和模型进行深入的理解和调优，而数据挖掘更多地借助于数据库和数据仓库等技术，实现数据的存储和分析。

总的来说，机器学习和数据挖掘都是从数据中获取知识和信息的重要手段，但在方法论、目的和应用领域上存在一些根本性的区别。在实际应用中，根据具体的需求和问题来选择机器学习或数据挖掘技术是十分重要的。

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