人工智能、机器学习、统计学、数据挖掘之间有什么区别？

机器学习是一门涉及自学习算法发展的科学。这类算法本质上是通用的，可以应用到众多相关问题的领域。

数据挖掘是一类实用的应用算法（大多是机器学习算法），利用各个领域产出的数据来解决各个领域相关的问题。

统计学是一门研究怎样收集，组织，分析和解释数据中的数字化信息的科学。统计学可以分为两大类：描述统计学和推断统计学。描述统计学涉及组织，

[align=left]累加和描绘数据中的信息。推断统计学涉及使用抽样数据来推断总体。[/align]
[align=left]机器学习利用统计学（大多是推断统计学）来开发自学习算法。[/align]

[align=left]数据挖掘则是在从算法得到的结果上应用统计学（大多是描述统计学），来解决问题。[/align]
数据挖掘作为一门学科兴起，旨在各种各样的行业中（尤其是商业）求解问题，求解过程需要用到不同研究领域的不同技术和实践。

人工智能这门科学的目的在于开发一个模拟人类能在某种环境下做出反应和行为的系统或软件。由于这个领域极其广泛，人工智能将其目标定义为多个子目标。然后每个子目标就都发展成了一个独立的研究分支。