机器学习之奥卡姆剃刀原理

奥卡姆剃刀原理是指，在科学研究任务中，应该优先使用较为简单的公式或者原理，而不是复杂的。

应用到机器学习任务中，可以通过减小模型的复杂度来降低过拟合的风险，即模型在能够较好拟合训练集（经验风险）的前提下，尽量减小模型的复杂度（结构风险）。