The Role of Occam’s Razor in Knowledge Discovery

资 源 简 介

The Role of Occam’s Razor in Knowledge Discovery

详 情 说 明

奥卡姆剃刀原理在知识发现过程中扮演着至关重要的角色。这一哲学原则主张"如无必要，勿增实体"，即在解释现象时应选择最简单、假设最少的理论。

在机器学习领域，奥卡姆剃刀指导我们优先选择结构简单的模型。复杂模型虽然可能在训练数据上表现良好，但往往存在过拟合风险。相比之下，简单模型通常具有更好的泛化能力。

知识发现流程中应用这一原则体现在多个方面：特征选择时剔除冗余变量，算法设计中避免不必要的复杂度，以及结果解释时寻找最简洁的理论框架。这种简约主义方法不仅能提高计算效率，还能增强发现结果的可解释性。

值得注意的是，奥卡姆剃刀并非主张绝对简单化，而是强调在同等解释力条件下选择更简单的方案。平衡模型复杂度与解释能力是知识发现过程中的关键艺术。