机器学习是一门涉及自主学习算法发展的科学。这种算法本质上是通用的，可以应用于广泛的相关问题。
数据挖掘是一种实用的应用算法(主要是机器学习算法)，它利用各个领域的数据来解决各个领域的相关问题。
统计学是如何收集、组织、分析和解释数据中的数字信息的科学。统计数据可分为两类:描述性统计和推理统计。描述性统计是指数据中信息的组织、积累和描述。推理统计包括使用样本数据来推断人口。
机器学习使用统计学(主要是推理统计)来发展自我学习算法。
数据挖掘是解决这个问题的方法，它将统计数据(主要是描述性统计)应用于从算法获得的结果。
作为一门学科，数据挖掘的目的是解决不同行业(尤其是企业)的问题，解决过程需要不同的研究领域的技术和实践。
在1960年，解决这个问题的实践者用“数据钓鱼”这个术语来指代他们所做的事情。1989年，Gregory Piatetsky Shapiro在数据库中使用了术语知识发现(KDD，数据集的知识发现)。1990年，一家公司使用“数据挖掘”这个术语来描述他们在商标上的工作。今天，数据挖掘和KDD可以用于交换。
人工智能的科学是设计用来开发一个系统或软件，模拟人类在一个环境中的反应和行为。人工智能由于其广泛的领域，将其目标定义为多个子目标。每个子目标然后发展成为一个独立的研究分支。
科学和研究的起源。
统计数据——1749。
人工智能——1940。
机器学习,1946年。
数据挖掘——1980。
据信，统计历史可以追溯到1749年左右，以表示信息。研究人员利用统计数据来描述该国的经济水平，并将物质资源用于军事用途。然后，统计数据的使用扩展到对数据及其组织的分析。
人工智能的历史有两种类型:古典和现代。经典的人工智能可以在古代的故事和作品中看到。然而，现代人工智能出现于1940年，当时人们描述了用机器模仿人类的想法。
在1946年，作为人工智能的分支，机器学习的起源出现了，它的目标是使机器自学而无需编程和显式的硬接线。
有没有可能说，他们是四个领域，不同的方法被用来解决类似的问题?
可以说(统计、人工智能和机器学习是高度相互依赖的领域，没有其他领域的指导和帮助，它们就不能单独存在。