模型比较的奥卡姆剃刀有精确的数学形式

贝叶斯边缘似然 P(D|M) 自动惩罚过于复杂的模型——复杂模型需要将概率质量分散到更大的参数空间，因此在拟合相同数据时，边缘似然反而更低。这不是人为设定的惩罚项（如 BIC/AIC），而是概率推断的数学结果。一句话：最好的模型不是拟合数据最好的，而是用最少假设解释数据的。