决策与概率

先有个猜测，新证据来了，就按证据修正它。

贝叶斯更新是「按证据调整信念」的算法，改多少看证据的区分度。

不确定性算不出概率，只能留余地、扛后果。

已经投入越多，人越不肯承认这条路走错了，于是再投进去更多。

同样一笔钱，人在赢时保守、输时冒险。

决策树把选择拆成枝丫，逐个算清再挑。

决策质量看你当时依据什么做判断，而不是看结果好坏。

结果乘概率再加总，就是这件事长期值多少。

期望值是「把不确定的未来折成一个数」的算法，但它的三个前提比公式本身更要紧。

眼前的好处被打折得很轻，未来的好处被打折得很重。