人工智能、机器学习和数据挖掘三者之间的关系

人工智能：

        人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是关于知识的科学（知识的表示、知识的获取以及知识的应用）。

        人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。

        人工职能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、涉及、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。该领域的研究包括：逻辑推理与定理证明、专家系统、机器学习、自然语言理解、神经网络、模式识别、智能控制等。

机器学习：

        “机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。

数据挖掘：

        “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

 参考文献：

1、周志华：数据挖掘与机器学习

2、What is the difference between data mining,statistics,machine learning and AI?

3、人工智能，机器学习，统计学，数据挖掘之间有什么区别？