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几年前，内华达州出现了一种新型德州扑克机。实际上，您可以与这台机器进行真正的单挑限注德州扑克游戏，而且无需支付佣金。 而且一开始，几乎没有人能打败它。 原因是，机器的策略是通过数十亿手牌与自己对抗而形成的，同时不断进行调整，以形成接近 吉特罗。 但世事瞬息万变，我相信现在很难找到这种机器，甚至根本找不到，因为有人正在用一种更加完美的计算机程序来对付它。 当它还在场上时，我确实有机会与它的程序员交谈，因为我对它有时会犯的一个轻微错误感到好奇。有时，当机器有抽牌机会，并且底池赔率略高于其击中机会时，它会在转牌圈弃牌。 程序员告诉我，由于它的策略与数十亿手练习牌中的经验有关，因此在这些牌中，抽牌获胜的几率可能比预期的要小一些，因此现在在几次边缘跟注时它都会弃牌。 因此，我问道：“当出现最佳牌型且计算机提示弃牌时，为什么不覆盖模拟结果，而只是让计算机进行计算以再次检查弃牌是否正确？” 尽管实现起来很简单，但他拒绝这么做。尽管逻辑合理，但程序员有点害怕使用概率技术做出决策，而不敢仅仅信任他的计算机。 这很荒谬，但也许并不奇怪。正如我与一些非常熟悉 吉特罗 理论，我遇到过许多在概率方面比你想象的要弱得多的人。这些玩家需要重新学习这方面的课程，就像程序员一样。尤其是因为随着对手的技能下降，概率变得比博弈论知识更重要。 许多人之所以不愿意学习概率，是因为他们不太擅长数学，而且教授这门课程的人把它弄得比他们需要的更复杂。 那么，谁能教授概率这门课程，并且不至于让学生不必要地烦恼呢？这就是我。当然，不只是我。还有贾斯汀·康拉德博士，他是佐治亚大学的国际事务教授，也是《赌博与战争》一书的作者，同时也是主修该学科的统计学老师。 我们知道我们可以写一本相当短的书，以一种甚至数学恐惧症患者都能理解的方式来解释概率和统计的主要部分。 《概率与统计：维加斯之道》包含 19 个章节，其中包括“概率的实际应用”，其中展示了如何将分数相乘来获得两件或多件事情同时发生或至少其中一件发生的概率，请记住“概率”不同于“几率”。 您将通过一个关于一个著名命题的故事了解平均值、中位数和平均数的所有知识，该命题是关于投掷双六所需的投掷次数。 其他章节将介绍贝叶斯方法、排列组合、正态分布和非正态分布以及奇妙的统计世界。 ...

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