本书面向计算机科学专业的本科生，全面系统地阐述概率与统计相关知识，旨在揭示概率和统计的思想，全书共分为五部分：第一部分--数据集的描述，涵盖各种描述性统计量（均值、标准差、方差)、一维数据集的可视化方法，以及散点图、相关性和二维数据集的描述；第二部分--概率，涵盖离散型概率、条件概率、连续型概率、马尔可夫不等式、切比雪夫不等式及弱大数定律等；第三部分--推断，涵盖样本、总体、置信区间、统计显著性、实验设计、方差分析和简单贝叶斯推断等；第四部分--工具，涵盖主成分分析、最近邻分类、朴素贝叶斯分类、k均值聚类、线性回归、隐马尔可夫模型等；第五部分--其他数学知识，汇总了一些有用的数学事实。