解释数据挖掘和机器学习之间的区别。
数据挖掘是从大规模的数据中发现隐藏模式、关联和知识的过程。它使用统计学、人工智能、机器学习等技术来识别、发现并提取数据中的信息，以帮助企业进行决策和提高业务价值。

机器学习是计算机通过学习算法从数据中获取知识和经验的过程。它利用大量数据和计算能力，通过不断迭代和学习来改善模型的准确性和预测能力。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习等不同类型，适用于很多领域的问题求解。 

综上，数据挖掘是一种更加宽泛的概念，它包括了机器学习在内，而机器学习是在数据挖掘中使用的一种工具或技术。