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统计学和机器学习之间是否泾渭分明一直学界争论的焦点。有的学者认为机器学习只是统计学披了一层光鲜的外衣。而另一些讨论则认为涉及使用逻辑回归或者广义线性模型（GLM）的可以称作机器学习；否则就不是。还有一些观点认为：是否执行元分析或许是区分两个领域的一个标准。
但，争论两者之间的边界，真的有意义吗？如果对这个问题进行严肃地思考，或许我们会发现，答案是否定的。过去关于机器学习和统计学之间的讨论很大程度上没有切中要害，因为这些讨论要么忽略了历史背景、要么‘回归方法’归属模棱两可”，因此这种争论事实上毫无意义
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坚持。或许你看到了、或许你错过了、但这一切都有机会去挽回，“人”就是要走在别人的前面，试了或许丝机会成功，但如果你连试都不试，那么你不会有可能成功。
但如果你比别人先发现了先机，在别人不知道情况下，你知道啦----抢在别人前面使用，哪你已经成功啦，----这就是机会
了解更多咨询薇.芯：941638976作为我国的国粹，麻将应该全国范围内最受欢迎的****游戏之一。甚至衍生出了诸如：三缺一，码长城之类的俚语。不论在我国南方还是北方，麻将都有一众拥蹙。
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而在移动互联网不断发展，终端智能手机不断普及的今天，众多麻友更加喜欢在手机上、微信上打麻将。毕竟不受地域限制，通过麻将游戏App，用户随时随地都可以“杠”起来。那么，开发一款手机麻将游戏App需要多少钱呢？
一、看开发难度
麻将在我国发展了很多年，不同地区的玩法是不一样的，甚至每个县、每个镇都有不同的麻将玩法。如果企业需要定制开发只适用于某地的麻将App，那么价格必定是比通用麻将高的。因为通用的麻将，已经是开发出来的成品了，不需要重新加功能，开发速度会比定制的玩法快很多，难度也低的多。
二、看开发引擎
现在主流的麻将App开发语言为cocos2d-x和lua，这种开发引擎开发出来的麻将App，开发速度快，安卓跟IOS都同样适用。但如果用户追求游戏的稳定效果，需要使用安卓和IOS的原生开发语言的话，价格会贵几乎一倍，因为开发成本会高的多，针对安卓和IOS，需要开发两个不同的版本。开发时所需要投入的人力成本高，价格自然就比较高了。
三、看开发商 了解更多咨询薇.芯：941638976
现在市场上很多小的开发团队本身没有开发游戏的实力，很大一部分都是买的源码进行二次开发再卖给运营商。由于没有自己开发核心源码，成本很低，所以报价也会比较低。但这样的小团队，本身没有自主研发能力。开发团队不完整，这造成在****游戏的运营过程中，系统不稳定经常掉线，bug多让维护难度大大增加，造成玩家流失，运营费用大增，种种造成最后入不敷出导致运营商失败。
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如果选择专业的开发公司，由于每一个程序员都是专职的，开发经验丰富，所以报价会相对比较高，但是所开发的麻将App的质量却要高上很多。所以鱼与熊掌不可得兼，一分钱一分货，合适自己就是好的。
个人感悟】
科技繁密的目前，你要学会懂得一切皆有可能。
可能你看到了、可能你错过了、但这一切都有时机去挽救，“人”即便要走在旁人的前面，
试了可能丝时机获胜，但万一你连试都不试，那么你不会有可能获胜。
还有那些场外关注的，请不要以为行情没做就可惜了，观望就不要有任何的后悔！
本文章作者：林雅
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作者赠言：成功不是靠运气，选择大于努力
：“机器学习”术语的诞生并不是为了区分统计学
达特茅斯会议期间合影数千年来，研究者们一直梦想建造“智能”设备，但“人工智能”一词却是到1956年才出现。John McCarthy 在当时的达特茅斯会议上提出这个术语，并将人工智能定义为：制造智能机器的科学和工程。
至此之后，人工之智能术语使用并流行到了今天。而McCarthy能在会议上说服参会者使用这一术语很大程度上因为这个定义本身就是非常模糊的。
在那个年代，致力于“智能”的科学家们的研究视角还未转向“数据驱动”，而是专注于自动机理论、形式逻辑和控制论等东西。
也就 是说McCarthy当时想要创造一个术语来容纳所有这些范式，而不是倾向于任何特定的方法。
正是在这种情况下，Arthur Samuel（达特茅斯会议的与会者之一）在1959年提出了“机器学习”一词，并将其定义为一种研究领域，即不进行显式编程就可让计算机进行学习的研究领域。
之所以有此定义是因为Samuels和他的同事们希望通过让计算机拥有识别能力，并随着时间的推移不断改进这种能力来使得计算机变得更加“智能”。
在今天看来，这种研究方法似乎并不陌生，但先驱们却花费了数十年才让其成为AI研究的主导范式。
从当时研究者的意图来看，机器学习是为了描述计算机的设计过程而创建的，该过程利用统计方法来改善性能。也就是说该术语是旨在与构建智能机器的非数据驱动方法形成对比，不是为了与统计学形成对比。
毕竟统计学重点使用数据驱动的方法为人类提供有效信息。
另一个被普遍认可的机器学习的定义来自于Tom M.Mitchell 在1997年出版的教科书，他在书中提到：“机器学习领域涉及如何让计算机程序通过经验而自动改进的一类问题”。
另外，书中还有一个半正式定义：对于某类任务 T 和性能度量 P，计算机程序从经验 E 中学习，然后它在任务 T 中的性能 P 随着经验 E 的提高而提高。
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