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內(nèi)容簡介

　　概率論是數(shù)學(xué)學(xué)科里很基礎(chǔ)、很年輕、應(yīng)用很廣泛的一門學(xué)科，它不僅和我們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)，更是當(dāng)今大火的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)。不學(xué)概率論，就沒法看懂前沿科技，沒法理解現(xiàn)實(shí)世界，更沒法預(yù)知和抓住未來。作者通過生活中的案例，從通識(shí)的視角，帶讀者學(xué)習(xí)正態(tài)分布、冪律分布、大數(shù)定律、貝葉斯計(jì)算、方差和期望，讓這些內(nèi)容不再是高深莫測的數(shù)學(xué)概念，而是你能運(yùn)用于自己決策的數(shù)學(xué)工具。只要會(huì)四則運(yùn)算，你就能夠通過這本書學(xué)會(huì)概率論的相關(guān)概念，培養(yǎng)概率論思維，并將其應(yīng)用于日常生活中，提升決策能力。

作者簡介

　　劉嘉南京大學(xué)副教授。畢業(yè)于南京大學(xué)數(shù)學(xué)系，系統(tǒng)工程學(xué)博士，現(xiàn)任南京大學(xué)智能軟件工程實(shí)驗(yàn)室副主任。首屆全國高校計(jì)算機(jī)專業(yè)優(yōu)秀教師獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃獲獎(jiǎng)人，得到App“概率論”主理人。致力于融合概率論、博弈論、系統(tǒng)工程等方法，推進(jìn)群體智能的研究，研究成果在華為、百度、阿里等企業(yè)中得到應(yīng)用。

圖書目錄

前言 001
序章　概率論全貌 007
第 1 章　概率論的四大基石
1.1 隨機(jī)：隨機(jī)和不確定是一回事嗎 018
1.2 概率：黑天鵝事件為什么無法預(yù)測 025
1.3 獨(dú)立性：連續(xù)5次正面，第6次拋硬幣正面的可能性更大嗎 034
1.4 概率度量：降水概率40%的真正含義是什么 040
第 2 章　概率計(jì)算法則
2.1 概率計(jì)算：加法法則和乘法法則怎么用 052
2.2法則應(yīng)用：怎樣提高找到真愛的概率 058
第 3 章　頻率法
3.1 底層邏輯：拋一萬次硬幣，能證明頻率法靠譜嗎 066
3.2 大數(shù)定律：“否極泰來”有科學(xué)依據(jù)嗎 074
3.3 數(shù)學(xué)期望：靠買彩票發(fā)家為什么不現(xiàn)實(shí) 081
3.4 方差：為什么說巴菲特是一名出色的投資者 087
第 4 章　概率分布
4.1 概率分布模型：用數(shù)學(xué)模型來描述世界可行嗎 100
4.2 正態(tài)分布：用高考平均分衡量一所學(xué)校的教學(xué)水平合理嗎 109
4.3 中心極限定理：高斯是如何利用正態(tài)分布算出谷神星位置的 117
4.4 冪律分布：八法則為什么不能用于預(yù)測未來 123
4.5 泊松分布：連續(xù)兩年出現(xiàn)五十年一遇的大暴雨，正常嗎 130
4.6 假設(shè)檢驗(yàn)（上）：怎樣檢驗(yàn)一個(gè)假說靠不靠譜 141
4.7 假設(shè)檢驗(yàn)（下）：系統(tǒng)性偏差是怎么回事 147
第 5 章　貝葉斯推理
5.1 條件概率：辛普森案中有什么概率陷阱 162
5.2 貝葉斯推理：機(jī)器學(xué)習(xí)為什么需要大量信息 175
5.3 貝葉斯計(jì)算：為什么說數(shù)據(jù)是一種資產(chǎn) 183
第 6 章　不同概率學(xué)派 191
第 7 章　如何提高概率思維 203