本书先介绍经典的概率模型、随机变量和数字特征工具，之后引入概率论的精华——大数定律和中心极限定理，正是它们揭示了随机现象背后隐藏的确定性规律。在此基础上，结合概率、统计、信息论、数据科学的前沿理论发展方向，引入新近的非特征函数方法(随机耦合的想法和斯泰因方法)处理大数定律和中心极限定理，给出逼近的误差界。本书还介绍了非常有用的概率不等式，这为非渐近概率结果提供了基础工具。并列题名：Probability foundation for data science eng