奥卡姆剃刀(六张图讲清奥卡姆剃刀原理)

一、奥卡姆剃刀原理和第一性原理

奥卡姆剃刀原理是一个哲学原则，它认为在解释一个现象时，应该尽量采用简单的理论和假设，而不是引入过多的变量和复杂的假设。该原则提出于14世纪的英国修道士威廉·奥卡姆，在科学研究中得到广泛应用。

第一性原理是科学研究中的一个概念，它指的是最基本、最不可分解的真理或原则，是科学推理的基础。例如，在物理学中，牛顿第二定律就是一个第一性原理，它描述了力与物体加速度之间的关系，可以用来推导出其他物理现象。

二、奥卡姆剃刀什么样

奥卡姆剃刀是一种哲学原则，即在解释某个现象或问题时，应该尽量简单化。具体来说，就是要尽可能剔除不必要的假设或解释，只保留最简单、最基本的原理。

这个原则是由英国逻辑学家奥卡姆提出的，他认为，如果两种解释都能解释同一个现象，那么应该选择更简单的那一种。这个原则在科学研究中被广泛应用，旨在避免过度复杂化和繁琐化的理论。

三、 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”。这个定律在14世纪的欧洲，剃秃了几百年间争论不休的经院哲学和基督教神学，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，我们不需要人为地把事情复杂化，这样我们才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。

奥卡姆剃刀定律的另外一种阐释就是：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。把事情变复杂很简单，把事情变简单很复杂。所以奥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，你就会发现人生其实好简单，成功其实离你也并不远。

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？如何得知简单的模型会有好的表现？

简单意味着什么？

对于一个假设h，参数越小意味着越简单，模型A只需要极少的参数，如圆心和半径。

对于一个假设空间H，有效的假设数量越少则意味着越简单。

如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，一般使用最简单的线性模型。