请阐述数据挖掘和机器学习的关系。

数据挖掘和机器学习都是人工智能领域中的重要分支，它们之间存在密切的关系。

数据挖掘是指从海量数据中自动发现有用的信息和模式的过程。数据挖掘包括数据预处理、特征选择、聚类、分类、关联规则挖掘等技术。数据挖掘旨在从数据中挖掘出有价值的信息，以便为业务决策和战略制定提供支持。

机器学习是一种通过让计算机系统从数据中学习，并不断改进其性能的方法。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习等，其中监督学习是最常用的方法之一，它通过训练数据集来构建模型，然后使用该模型对新数据进行预测或分类。

数据挖掘和机器学习之间的关系在于，数据挖掘是机器学习的前置步骤，它为机器学习提供了数据预处理、特征选择和数据可视化等方面的支持。机器学习则是数据挖掘的核心技术之一，它使用各种算法来构建模型并预测结果或分类数据。因此，数据挖掘和机器学习通常是密切相关的，并经常被结合使用来解决各种实际问题。