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數據挖掘和機器學習的區別和聯系，周志華有一篇很好的論述《機器學習和數據挖掘》可以幫助大家理解。

數據挖掘受到很多學科領域的影響，其中數據庫、機器學習、統計學無疑影響最大。簡言之，對數據挖掘而言，數據庫提供數據管理技術，機器學習和統計學提供數據分析技術。

由于統計學往往醉心于理論的優美而忽視實際的效用，因此，統計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習算法之后才能再進入數據挖掘領域。從這個意義上說，統計學主要是通過機器學習來對數據挖掘發揮影響，而機器學習和數據庫則是數據挖掘的兩大支撐技術。

從數據分析的角度來看，絕大多數數據挖掘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往并不把海量數據作為處理對象，因此，數據挖掘要對算法進行改造，使得算法性能和空間占用達到實用的地步。同時，數據挖掘還有自身獨特的內容，即關聯分析。

而模式識別和機器學習的關系是什么呢，傳統的模式識別的方法一般分為兩種：統計方法和句法方法。句法分析一般是不可學習的，而統計分析則是發展了不少機器學習的方法。也就是說，機器學習同樣是給模式識別提供了數據分析技術。

至于，數據挖掘和模式識別，那么從其概念上來區分吧，數據挖掘重在發現知識，模式識別重在認識事物。

機器學習的目的是建模隱藏的數據結構，然后做識別、預測、分類等。因此，機器學習是方法，模式識別是目的。

總結一下吧。只要跟決策有關系的都能叫 AI(人工智能)，所以說 PR(模式識別)、DM(數據挖掘)、IR(信息檢索) 屬于 AI 的具 體應用應該沒有問題。 研究的東西則不太一樣， ML(機器學習) 強調自我完善的過程。 Anyway，這些學科都是相通的。