定义：
统计学：
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
数据挖掘：
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。也可以叫数据深层采集，数据勘探,利用各种技术与统计方法，将大量的历史数据，进行整理分析，归纳与整合。
深度学习：
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
机器学习：
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
关系：
统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。
数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。
简单来说就是统计学分析的对象并不是很庞大，且有着针对性，而数据挖掘分析的对象很庞大，可能是GB或TB或更多，却并没有统计学那般有针对性。
数据挖掘，大部分核心功能的实现都以计量和统计方法作为支撑。统计学、数据库和人工智能共同构成数据挖掘技术的三大支柱。许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。如回归分析、判别分析、聚类分析、探索性数据分析、列联分析等统计方法，一直在数据挖掘领域发挥着巨大的作用。如图；
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，因为学习算法中涉及了大量的统计学理集结，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已经在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、语音、手写识别和机器人运用有了十分广泛的运用。如图；
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。如图；
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域，解决了很多复杂的模式识别难题。
