请说明数据挖掘与机器学习的关系。

数据挖掘和机器学习都是从数据中自动提取信息的方法，因此它们有很强的关联性。数据挖掘主要关注于从大量的数据中发现规律、模式和关联性，而机器学习则是利用这些规律和模式来进行预测和决策。

具体来说，机器学习是数据挖掘的一种方法，通过使用算法和模型来训练计算机自动识别数据中的模式和趋势，并从中学习，以便在未来的数据中进行预测和决策。

数据挖掘的任务包括数据清洗、预处理、特征提取、数据分析和可视化等，在这些任务中，机器学习算法也经常被使用。比如，分类、聚类、回归、降维等机器学习算法可以帮助数据挖掘从大量的数据中提取有用的信息和知识。

因此，数据挖掘和机器学习是密切相关的，它们在实际应用中经常被结合使用，以提高数据分析和预测的准确性和效率。