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如果说第一章是在学"算命"（算某一次运气的概率），那第二章就是教你"做大数据分析"。

如果说第二章是研究"单身狗"（只看一个变量 $X$），那第三章就是研究"谈恋爱"（同时看 $X$ 和 $Y$ 两个变量，甚至更多）。

如果说前四章是"修炼内功"，第五章就是"飞升成仙"。它是概率论最辉煌、最震撼的一章。

概率论（Probability Theory）是研究随机现象数量规律的数学分支。它为我们提供了一套严谨的数学工具来描述和分析不确定性。

正态分布（Normal Distribution），又叫高斯分布（Gaussian Distribution），它不仅是重要，它简直就是概率论里的"神"。

你可能觉得概率论没用，是因为现代的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）封装得太好了。

在深度学习里，大家简直是对 $\mu=0, \sigma=1$（均值为 0，标准差为 1）这种状态有着近乎疯狂的迷恋。

第一章其实就讲了一件事：怎么给"运气"打分。

如果说前三章是在画"藏宝图"（给你完整的分布律、密度函数），那么第四章就是扔掉地图，直接给你几个"GPS坐标"。