问：
Occam的剃须刀如何应用于机器学习？
A：Occam剃须刀的使用可以追溯到1200年代的Ockham的William –这是应该首选最简单，最直接的解决方案的想法，或者假设使用不同的假设，则最好采用最简单的解决方案或假设最少的解决方案。
但是，Occam的剃须刀在最先进的技术上也有一些现代应用程序–例如，该原理在机器学习中的应用。 借助机器学习，工程师可以根据训练数据集对计算机进行训练，以使他们能够学习并超越原始代码库编程的范围。 机器学习涉及对计算机实施算法，数据结构和培训系统，以使它们能够自主学习并产生不断发展的结果。
考虑到这一点，一些专家认为Occam的剃须刀在设计机器学习项目时可能很有用，也很有启发性。 有人认为，Occam的剃刀可以帮助工程师选择适用于项目的最佳算法，还可以帮助决定如何使用所选算法训练程序。 对Occam剃须刀的一种解释是，考虑到不只一种合适的算法，并且要进行折衷，应该使用部署最简单，最容易解释的算法。
其他人指出，诸如特征选择和降维等简化程序也是使用Occam剃刀原理的示例，即简化模型以获得更好的结果。 另一方面，其他人则描述了模型折衷，即工程师以牺牲准确性为代价来降低复杂性，但仍然认为这种Occam的剃刀方法可能是有益的。
Occam剃刀的另一种应用涉及为某些类型的机器学习设置的参数，例如技术中的贝叶斯逻辑。 在限制项目的参数集时，工程师可以说是“使用Occam的剃刀”来简化模型。 另一个论点是，当富有创造力的人在使用算法之前集思广益如何评估业务用例并限制项目范围时，他们从一开始就使用Occam的剃刀来降低项目的复杂性。
Occam剃刀在机器学习中的另一个流行应用涉及“过于复杂的系统的诅咒”。该论点认为，创建更复杂，更详细的模型会使该模型易碎且笨拙。 存在一个称为过拟合的问题，其中模型变得过于复杂以致于无法真正适合要检查的数据和该数据的用例。 这是另一个例子，有人可能会在精心设计的机器学习系统中引用Occam的剃刀，以确保他们不会遭受过度复杂和僵化的困扰。
另一方面，有人指出，错误地使用Occam的剃刀会降低机器学习编程的效率。 在某些情况下，复杂性可能是必要且有益的。 所有这些都与检查特定的项目范围和必须获得的内容有关，并查看输入，培训集和参数以针对给定的结果应用最具针对性的解决方案。
