奥卡姆剃刀
奥卡姆剃刀的原版有一个问题，就是它只适用于具有同等解释力的模型（也就是说，它只是告诉我们在同样好的模型中选择较简单的那一个）。奥卡姆剃刀的一个更通用的形式，可以从贝叶斯模型比较中产生。它基于，可以适用于那些并不和观察结果同样吻合的模型比较。这些模型有时候可以在解释力和复杂性中找到最好的平衡。总的来说，贝叶斯因子的准确值很难得到，但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。