从掷骰子到阿尔法狗：趣谈概率

书名：从掷骰子到阿尔法狗：趣谈概率
作者：张天蓉
译者：
ISBN：9787302492085
出版社：清华大学出版社
出版时间：2018-6-1
格式：epub/mobi/azw3/pdf
页数：230
豆瓣评分： 6.8

书籍简介：

◆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 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。

作者简介：

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。

书友短评：

@ Xiao Wen Chen 条件概率，贝叶斯理论，信息路（熵），人工智能，和概率相关的热门理论样样都来一点，主要通过有趣的问题和实例来讲解，并提高趣味性。不过有些问题很有深度，对读者要求高;有些则浮于表面，点水而过。 @ 一只黑眼睛看着大千世界 虽然是一批网文集合，但整体可读性很高，很有意思的各类概率问题，还能联想到量子力学的量子贝叶斯 @ 朽墙 作为科普书，内容广度是够了，但总觉得书中内容给人一种欲言又止的感觉，明明都说到点子上了，为何不往里再走走。案例举得很是丰富多彩，物理的、数学的、生活的，但有点杂碎了…… @ will 概率的有些定义和定理都挺“反常识”，所以才有趣。本书涉及的面挺广，从传统概率论到图论到人工智能，但就是叙述说明有些生硬，条理性差些。本科也学过《概率论与数理统计》，不能说都忘光，但也仅记得一些公式和定理的大致思想而已。许多学过的课程就是这样，学过不用很容易忘。但其实学习恰恰就是为了“忘记”，忘记那些细节，因为知识更新很快；记住那些思想，因为方法论的东西还能用上。只要学过，再次拾起也比从零开始的快。 @ 黑日危机 原创科普里很牛的作者 @ 楚宋墨虾 还是对提到的量子力学感兴趣，趣谈概率倒是没觉得多么有趣，关于概率的内容似乎也没那么丰富。 @ 没意思 我看不下去 @ live4it 前半部分还是饶有兴趣地看下去，道理简单，文科生稍微动动脑也是可以理解。但有些地方没有细讲明白，想当然读者是懂的。 @ 老男人小欧 其实评分可以更高:概率例子真的有趣；又一次加深"频率派"，"贝爷派"的不同点；用熵最大化原理解答"毒药"，天平问题，让人眼前一亮。 @ BOLIANGMA 三门问题印象深刻 甲乙赌博，争10分的问题

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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