机器学习和数据挖掘之间的关系主要表现在以下几个方面：

1. 机器学习和数据挖掘都是处理和分析大量数据的有效手段，但它们使用的方法和技术有所不同。
2. 机器学习更注重预测和分类，即通过已有的数据来预测未来的趋势和结果，而数据挖掘更注重描述和关联，即通过数据挖掘来发现隐藏在数据中的规律和关系。
3. 在实际应用中，机器学习和数据挖掘往往会相互配合使用。例如，在信用卡欺诈检测中，机器学习算法可以通过分析历史交易数据来识别欺诈行为，而数据挖掘则可以通过对客户群体的深入了解，为客户提供定制化的服务和产品。

总的来说，机器学习和数据挖掘各有其特点，它们在不同的场景中可以发挥各自的优势。