数据挖掘与专家系统的联系和区别是什么？什么叫专家系统

数据挖掘和专家系统都是人工智能领域的重要分支，但它们的目标和方法有所不同。

数据挖掘是通过应用各种统计和机器学习算法，从大量数据中发现隐藏的模式和关联规则，以支持决策和预测。数据挖掘的主要任务是发现数据中的信息，而不是提供完整的解释。

专家系统是一种基于知识库的人工智能系统，模拟人类专家的决策和推理过程，以解决特定领域的问题。专家系统通过收集和存储领域专家的知识，并使用推理引擎来解决问题。专家系统通常需要一个良好的知识库和规则库，以便在特定领域提供准确的解决方案和建议。

因此，数据挖掘和专家系统在目标和方法上存在差异。数据挖掘是一种自动化的数据分析方法，而专家系统是一种基于规则和知识的决策支持系统。

相关问题

说明专家系统与决策支持系统的联系与区别。

专家系统和决策支持系统都是基于计算机技术的智能化应用系统，但它们的目的、功能和应用范围不同。

联系：

1. 专家系统和决策支持系统都是基于人工智能技术的应用系统，它们都利用了计算机技术来模拟人的思维过程，从而提供决策支持和知识管理的功能。

2. 专家系统和决策支持系统都可以帮助用户进行决策分析和问题求解，通过提供专业的知识和经验来辅助用户做出正确的决策。

3. 专家系统和决策支持系统都具有高度的灵活性和可定制性，可以根据不同的应用需求进行定制和开发。

区别：

1. 目的不同：专家系统旨在提供专业领域的专业知识和经验，以辅助用户进行决策分析和问题求解，而决策支持系统则旨在提供决策支持和分析工具，以帮助用户做出正确的决策。

2. 应用领域不同：专家系统主要应用于专业领域，如医学、法律、金融等，而决策支持系统则广泛应用于各个领域，如企业管理、市场营销、物流管理等。

3. 功能不同：专家系统主要提供知识表示、知识推理和知识解释等功能，而决策支持系统则主要提供数据采集、数据分析和决策模型构建等功能。

4. 技术实现不同：专家系统主要基于规则和知识库进行推理和决策，而决策支持系统则主要基于数据挖掘、统计分析和模型构建等技术进行决策支持。

对人工智能，专家系统，深度学习，机器学习，数据挖掘进行名称解释

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过计算机技术实现的模拟人类智能的过程，包括感知、学习、推理、规划、决策等方面。

专家系统（Expert System）是一种应用人工智能技术，基于专家知识库和推理机实现的智能系统，能够模拟人类专家的决策思路和判断过程。

深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的方法，通过多层神经网络对数据进行建模和训练，从而实现对数据特征的自动提取和学习。

机器学习（Machine Learning）是指通过计算机学习算法，让计算机从数据中自动学习并改进性能的过程，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方式。

数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现潜在的、有价值的信息和知识的过程，包括聚类、分类、关联规则挖掘等技术。