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本文节选自《人生算法包含的节点有》

正确的决策不一定会产生好结果，但也绝不能因此认定决策就是错误的。复盘的目的，就是要有区别地评佑诀策水平和运气。迭代你的决策系统做完对决策的复盘，我们要应对的第三个挑战就是如何根据以往的经验和客观事实迭代自己的决策系统。我们回顾一下之前提到的抛硬币的问题。这一次，假设你在一个陌生城市的街头，看到有人抛硬币，连续20次都是正面朝上，那么下一次正面朝上的概率是多少?如果是实验室环境，根据大数定律，当然是50%。但这是在大街上，你需要再想一下硬币是不是被动过手脚。也就是说，除了评估决策水平，你还要考

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虑概率环境。在不确定的现实世界〈而非实验室环境)，人类的观察和eeII无所知，只能对它做一观判断这就相当于，已知袋中有M个红球、N个赣球的情况下，你能轻而易举地得到从袋中摸出红球的概率，但在袋中红球、蓝球比例未知的情况下，你只能通过反复摸球，对两类球的比例做一个规判断和假设。这种逆向推得概率的方法被称为贝叶斯定理，它的强大之处在于,你可以在主观判时的基础下先舍计包个数值和然后根据客居村实科断修正这个数值。也就是说，“用客观的新信息，更新我们最初关于某个事物的信念后，我们就会得到一个新的、改进

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了的信念”。当你下一次做决策的时候，就要站于这个改进了的信念回过头来看，在陌生的地方，陌生人用一个你完全不知底细的硬币和你玩游戏。你当然有必要根据客观的新信息推理这个人有没有在硬币上作浆，不断地修正正面朝上的概率数值。贝叶斯定理为我们提供了一个思路:在不确定的环境下，每一条新信县都会影响你原来的概率假设，你需要根据现有的信息调整你的决策思路。因此，万害的决策者都是“贝叶斯高手”。他们在开始的时候未必比你高明多少，但可以不断更新，通近潜在本质，迭代目己的决策系统，进而实现更准确的推理和决策共

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