📖 No.16李佳達、劉劭穎、黃禮宏《全球人才搶著學！密涅瓦的思考習慣訓練》 p.192-p.202
一般做決策的時候的演算法是
會先想1.目標
然後2.收集資料跟數據（包括腦中過去的知識、經驗以及外部資訊
最後我們會選擇一個決策3.槓桿
分析這些資料以及槓桿手段是不是可以幫助自己達到目標
但一般人在做決策很難確認清楚這三者之間的因果關係就會多了一種感覺叫做「我覺得」，這風險在於不確定性及無法優化。
好的演算法可以在這三者外再加上建模、模擬器和最佳化，同時要很清楚想要的目標是什麼？會影響它的風險變數又是什麼？
一切的學習最後都是為了協助在決策結果中呈現你選擇成為自己的可能性，唯有學習可以幫助我們做出更好的選擇，學習這件事才可能幫我們成就更好的自己。
🏃♀️猿猴式超慢跑30分鐘
2024.10.17
日更 229/1000
金錢能量日記200
運動Day 171
讀書&輸出Day 139
天樁與地樁Day 131
超覺靜坐Day 81
難得綁馬尾上班🥰