全書分為以下幾個部分：

統計學：機率、高斯、隨機、頻率派開始談起，包括統計描述、古典機率模型、離散隨機變數、離散分佈、連續隨機變數及連續分佈一直到高斯部分，包括了一元、二元、多元、條件高斯分佈，中間也提到最重要的斜方差矩陣。

再來的部分說明了隨機，包括了隨機變數，蒙地卡羅、頻率派統計、機率密度。

接下來說明了貝氏定理部分，包括貝氏分類、進階貝氏分類、貝氏推斷入門及進階以及馬可夫鏈蒙地卡羅。

最後一部分則以橢圓為主，包括了馬氏距離、線性迴歸及主成分分析，搭配本書系其它書籍，相信AI的數學，對你來說只會是開心而不是阻礙。

●   宇宙的語言是數學，數學的精華是機率，機率的表達是統計！

●   機器學習、深度學習、人工智慧，控制系統都覆蓋的機率統計基礎

●   統計描述方法：描述、推斷、圖、差、位、距、值、度、變

●   古典機率、條件機率、全機率理論

●   離散變數、離散分佈、連續隨機變數

●   一元、二元、多元、條件高斯分佈、斜方差矩陣

●   隨機變數函式、蒙地卡羅模擬

●   頻率派統計、機率密度、機率質量

●   貝氏定理、貝氏分類、貝氏推斷、馬可夫鏈

●   馬氏距離、線性迴歸、主成分分析

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