编者按
《人工智能核心数学与创新应用》
在人工智能学习过程中，许多从业者常陷入“重代码实操、轻底层原理”或“重公式推演、轻落地应用”的困境。面对不确定性推理、模型采样及时序预测等复杂问题，往往难以将概率统计知识与大模型、推荐系统等真实业务场景有效关联。
《人工智能核心数学与创新应用》一书构建了“数学基础-算法原理-工程实现”三位一体的知识体系，旨在打通“数-模-算-用”全链路。全书不仅夯实AI四大数学支柱，更串联机器学习、深度学习与生成式AI前沿方向，帮助学习者透过算法黑盒，实现从工具调用到原理创新的能力跃迁。
本书第3章「概率与统计：不确定性的管理者」是破解AI不确定性问题的关键。该章节以贝叶斯定理为基石，系统拆解朴素贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型（HMM）、最大似然估计、贝叶斯网络、蒙特卡罗采样、模拟退火及遗传算法等核心内容。书中不仅提供严谨的公式推导，还配套文本分类、天气预测、TSP组合优化、自然语言模型及推荐系统矩阵建模等大量工程实例，清晰阐释概率统计在AI中“为什么用”与“怎么用”，为理解时序建模、贝叶斯推断及采样生成类算法筑牢理论根基。
以下为第3章试读内容，带您解锁人工智能处理不确定世界的数学密码。
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撰稿人 | 吕金明
图文排版 | 马昕
责任编辑 | 王永新
审核人丨陈保华，周国萍