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| 編輯推薦： |
◆处处是概率，万物皆随机，悖论知多少，趣题相与析。
◆可浅读：赌博点数分配、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、
◆可深究：随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习
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| 內容簡介： |
一切都在变化，一切都难以确定，世界可以说是由变量构成，人人都有必要学点概率论，把世界看的更清晰。
书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习等等。让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们踏进基础科学、人工智能、信息技术的大门。
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| 關於作者： |
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张天蓉，女，科普作家。美国德州奥斯汀大学理论物理博士，现住美国芝加哥。研究课题包括广义相对论、黑洞辐射、费曼路径积分、飞秒激光、激光探测晶体性质、高频及微波通讯、EDA集成电路软件等。发表专业论文三十余篇。2012年开始，写作并出版一系列科普著作，其文风深入浅出，趣味盎然，亦保持科学的严谨性，深得读者喜爱。已出版的科普代表书籍有：《蝴蝶效应之谜：走近分形与混沌》、《永恒的诱惑：宇宙之谜》、《上帝如何设计世界：爱因斯坦的困惑》、《爱因斯坦与万物之理：统一路上人和事》等。
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| 目錄：
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序言
第一章：趣谈概率
1. 帕斯卡和法国数学：概率论的诞生
2. 似是而非的答案：古典概率悖论
3. 几何概型和贝特朗悖论
4. 别相信直觉：概率论帮助侦破财务造假
5. 赌徒谬误：赌博与概率
6. 随处可见的钟形曲线：中心极限定理
第二章：趣谈贝叶斯学派
1. 三门问题
2. 三门问题引发的思考
3. 频率学派和贝叶斯学派
4. 主观和客观
5. 量子贝叶斯模型
6. 贝叶斯台球问题
7. 德国坦克问题
第三章：趣谈随机过程
1. 马尔可夫链
2. 酒鬼漫步的数学
3. 赌徒破产及鸟儿回家
4. 微粒之酒鬼漫步--布朗运动
5. 麦穗问题和博士相亲
第四章：趣谈熵
1. 从卡诺谈起-天妒英才
2. 熵- 热力学中闪亮登场
3. 熵- 名字古怪性情乖张
4. 时间之矢贯穿宇宙
5. 易辛模型及应用
6. 麦克斯韦妖
第五章：趣谈信息熵
1. 熵- 信息世界大显身手
2. 熵- 品类繁多个个逞强
3. 老鼠和毒药问题
4. 称球问题
5. 不要把鸡蛋放一个篮子里
第六章：趣谈互联网中之概率
1. 大网络中的小世界
2. 网络和图论
3. 网络之大小
4. 有趣的随机大网络
第七章：趣谈人工智能之统计
1. 阿尔法狗世纪大战
2. 人工智能研究的坎坷路
3. 隐马尔可夫过程
4. 支持向量机
5. 朴素贝叶斯分类器
6. 分布之分布
7. 中国餐馆过程
8. 机器深度学习的奥秘
参考文献
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| 內容試閱：
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这是一本写给对概率统计及应用有兴趣的非专业读者的书，目的是帮助他们理解高科技发展中概率统计等概念的意义。本书写作中以悖论、谬误、以及一些饶有趣味的数学案例作先导，引起读者的兴趣和思考，在解答问题的过程中讲述概率论中的基本知识和原理，及其在物理学、信息论、网络、人工智能等技术中的应用。书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习等等。
针对概率论，有法国牛顿之称的拉普拉斯（1749年-1827年）曾说：
这门源自赌博机运之科学，必将成为人类知识中最重要的一部分，生活中大多数问题，都将只是概率的问题。
两百多年之后的当今文明社会，证实了拉普拉斯的预言。这个世界充满了不确定性，作为数学领域的一个重要分支，概率的基本概念早已渗透到人们的工作和生活当中，小到人人都可以买到的彩票，大到如今热度不减的各种大数据，还有近年来突飞猛进的人工智能技术，包括打败人类顶级围棋手的阿尔法狗和自动车辆使用的深度机器学习算法，都与概率论密切相关。
因此，人人都有必要学点概率论，了解一下概率与统计有哪些基本理论？世界是随机的吗？它们是如何被应用到现代科学及人工智能中的？然而，因涉及到复杂的数学计算等问题，这个领域使公众望而生畏。本书目的旨在尽可能地跳出数学公式，用平铺直述的话语将概率与统计中一些艰深的概念转为公众更容易理解的实际案例。
历史启迪思考，阅读使人受益。概率论本来就是从多种赌博游戏中诞生的，因此，本书第一章从概率论的诞生历史开始，继而通过介绍经典概率论中几个著名悖论，让公众了解大数定律、中心极限定理、贝叶斯定理等概率论中的基本概念及应用。
第二章主要介绍在现代概率论及应用中极其重要的贝叶斯学派。有趣的三门问题是一个经典问题，但却由此启发我们思考概率之本质，从而有利于介绍概率论中频率学派和贝叶斯学派的两派之争。多数概率论书籍均仅仅基于频率学派之观点而写成，而本书只在第一章中涉及古典概率论（即频率学派）的基本概念，之后便将贝叶斯学派颇为不同的思考方法，贯穿于本书的叙述中，这也是本书的特色之一。
概率描述的随机变量如何随时间而演化？这类由一系列随机变量而构成的随机过程，是在第三章中介绍的内容。随机过程这个听起来生涩的数学专业词汇，也被作者用酒鬼漫步的通俗例子解读得一目了然。
之后的第4、5、6章，分别简要地介绍概率论在统计物理、信息论、网络理论中的应用。同样地，作者努力避开说教式的言辞，把知识融入故事中，在讲解知识的同时，带给读者阅读故事、解读趣题的乐趣。紧接着，在最后一章中，提纲挈领地介绍人工智能中热门的深度卷积神经网络，尽管只能管窥蠡测，但从几个关键算法，也使读者对机器学习之奥秘能略知一二。
本书既可浅读，也能深究，尽量做到满足各个教育水平大众的阅读趣味。涉猎的知识范围广泛，将数学、物理、通讯、信息、计算机、人工智能多个领域，通过概率而串通到了一起。希望本书可以帮助读者更快速、更深刻地理解概率统计，将其应用于生活和社会，也可以让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们踏进基础科学、人工智能、信息技术的大门。
当今社会：处处是概率，万物皆随机，悖论知多少，趣题相与析。大家都来读书解惑，玩玩有趣的概率游戏吧！
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