信息框和机器学习

信息框和机器学习之间的区别

信息框 vs. 机器学习

信息框是由于收集展现文档等主题的资讯子集。这种结构化文档包含一组属性-值对，是维基百科展示条目主题的摘要信息。从这个方面来说，信息框可以媲美某些方面的数据表。当展示较大文档的摘要时，信息框常常以侧边栏形式出现。将其嵌入文档并指定一些或全部与信息框有关的属性-值对（即参数），信息框可以在另一文档中实施。. 机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。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论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，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。机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。.

之间信息框和机器学习相似

信息框和机器学习有（在联盟百科）0共同点。

上面的列表回答下列问题

什么信息框和机器学习的共同点。
什么是信息框和机器学习之间的相似性