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数据挖掘：有目的的从数据中发掘模型 机器学习：从算法的角度出发，在数据挖掘中提供详细的学习模型，从数据中发掘知识 人工智能：用计算机来模拟人的智能、推理和知觉等活动 在机器学习的算法和数据作为共同基础的作用之下，数据挖掘的目的是从大量数据中获取有用的信息或是找到变量之间的关系，但是这样的关系是不确定的，从而可以构建假说。在这个过程之中会使用很多机器学习的算法。 机器学习更加强调的是算法，即数据中获取到有用知识的算法，需要一定的训练数据集，构建过往经验的“知识”，在进行数据挖掘过程中提供详细的学习模型。但是机器学习可以解决其他问题，并不仅限于数据挖掘其应用范围更加广泛， 人工智能其主要目的是使机器拥有人的推理分析和解决问题的能力，为了达到这一目的必须要有足够的数据和先进的算法，并且还要对于仿生学和认知心理学有一定的了解，能够让机器模仿人的行动。 数据挖掘、机器学习和人工智能之间相互联系紧密，却又不可区分，一步一步随着技术的不断演进而发展。但是各自有不同的目的，因此从目的出发能够对这三者进行更好的区分。