奥卡姆剃刀定律

bushuang

奥卡姆的威廉是 14 世纪一位崇尚简单的修士和哲学家。他认为科学家应该优先采用更简单（而非更复杂）的公式或理论。奥卡姆剃刀定律在机器学习方面的运用如下：

机器学习模型越简单，良好的实证结果就越有可能不仅仅基于样本的特性。

现今，我们已将奥卡姆剃刀定律正式应用于统计学习理论和计算学习理论领域。这些领域已经形成了泛化边界，即统计化描述模型根据以下因素泛化到新数据的能力：

模型的复杂程度模型在处理训练数据方面的表现

本文选自：今日头条