如何解释奥卡姆剃刀定律？奥卡姆剃刀定律：如无必要，勿增实体。原理具体表现为：1.避重趋轻、2.避繁逐简、3.以简御繁、4.避虚就实。奥卡姆剃刀定律是由英国奥卡姆的威廉所提出来的。在他主张的唯名论中，奥卡姆的威廉说到：“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”
如何解释奥卡姆剃刀定律？
奥卡姆剃刀定律：如无必要，勿增实体。原理具体表现为：1.避重趋轻、2.避繁逐简、3.以简（繁体：簡）御繁、4.避虚就实。
奥卡姆剃刀定律是由英国奥卡姆[练：mǔ]的威廉所提出来的。在他主张的唯名论中，奥卡姆的威廉说到：“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”。这个定律在14世纪的欧洲，剃秃了几百年间【练：jiān】争论不休的经院哲学和基督教{jiào}神学，使科学、哲学从神学中分离出来，引发了欧洲的文艺复兴和宗教改革。而其深刻意义，也在时间的沉淀中变得更加广泛和丰富。
用简单的话语来说明奥卡姆剃刀定律就是，保持事情的简单性，抓住根本，解决实质，我们不需（xū）要人为地把事[练：shì]情复杂化，这样我们才《繁：纔》能更快更有效率的将事情处理好。而且多出来的东西未必是有益的，相反更容易使我们为自己制造的麻烦而烦恼。
奥卡姆剃刀定[练：dìng]律的另外一种《繁：種》阐释就是：当你有两个处于竞争地位的理论能得出同样的结论，那（pinyin：nà）么简单的那个更好。
对于现象最简单的解释往往比较复杂的解直播吧释更正确；如果你有两个类似的解决方案，选择最简单的。这些所提到其实就是驭繁于简。把事情变复杂（繁体：雜）很简单，把事情变简单很复杂
所以奥澳门新葡京卡姆剃刀定律对我们的启示是必须深刻记忆的。只要我们能勇敢地拿起"奥卡姆剃刀"，把复杂事情简单化，你就会发【fā】现人生其实好简单，成功其实离你也并不远。
下面举一奥卡姆剃刀定律在机器学习领域中应用的例子来更好的阐述该定律的内涵和原理
奥卡姆剃刀定律在机器学习领域同样应用广泛。将奥卡姆剃刀定律应用在机器学习上意思是使用的模型尽可能的简单。如图所示，对于同一组数据集，两种不同的分类模型（模型A/B），应该如何选择？通过肉眼观察，当然会选择模澳门新葡京型A，因为它简单，于是产生了两个问题，什么情况意味着模型是简单的(pinyin：de)？如何得知简单的模型会有好的表现？
简单意味着什么？
对[繁体：對]于一个假设h，参数越小意味着越简单，模型A只需要极少《拼音：shǎo》的参数，如圆心和半径。
对于一澳门威尼斯人个假设空间H，有{pinyin：yǒu}效的假设数量越少则意味着越简单。
如（读澳门金沙：rú）何得知简单的模型会有好的表现？
假设一个数据集的规律性很差（如输入样本的输出标记都是随便标记的），此种情况很少有（甚至没有）假设函数能使得该样本的分类误差等于0。如果一个数据集能被某模型分开，则该数据集的规律性不会特别差。在使用简单模型将某数据集大致{繁体：緻}区分开时，则可以确定该数据集是具有某种规律性的；如果是用复杂模型将某数据集分开，则无法确定是数据集具有规律性还是模型足够复杂恰巧{qiǎo}将混乱的数据集分离。
因此，在运用模型时先使用简单的模型，一般使用最（pinyin：zuì）简单的线性模型。
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