是有很多种方法给出近似值，例如赤池信息量准则、、、错误发现率以及拉普拉斯方法。许多人工智能研究者将这些方法用于中。奥卡姆剃刀的统计版本比哲学讨论要更加严格。特别地，他们必须对于“简单性”给出严格的定义，而这个定义会很不一致。例如，在柯尔莫哥洛夫-最小描述长度的概念中，对象必须选择一个图灵机，用它的基本操作来描述对象的操作，用它来代表对象的“简单性”。然而，人们可以总是选择一个基本操作很简单的图灵机来描述他们的理论，这样在奥卡姆剃刀下得分会很高。这导致了研究者分为两个阵营：一个相信奥卡姆剃刀是客观的，另一