透过上述的程式码与机率分佈之间的相似点，最小描述长度原理和机率论及统计学是有很密切的关连。这使得有些研究员将最小描述长度看成等同于Bayesian inference。模型的代码长度和模型及资的料代码长度则分别相当于Baysian架构中的prior probability和。这观点可用David MacKay的"Information Theory, Inference, and Learning Algorithms"中的例子来说明。（见下面链结）然而，当用Bayesian机器建造有效率 最小描述长度 程