奥卡姆剃刀（Occam's razor）是一种常见的、自然科学研究中的一个基本原则，即”若有多个假设与观察一致，则选择最简单的那个。”。
01
什么是奥卡姆剃刀原理
只承认确实存在的东西，凡干扰这一具体存在的空洞无物的普遍性概念都是无用的累赘，应当一律取消。
公元14世纪，英国逻辑学家奥卡姆提出了“如无必要，勿增实体”（Entities should not be multiplied unnecessarily）。中国的老子也有类似的说法，“大道至简”。
为了显示其权威性，也保留了它原始的拉丁文形式：
Numquam ponenda est pluralitas sine necessitate.（避重趋轻）
Pluralitas non est ponenda sine necessitate.（避繁逐简）
Frustra fit per plura quod potest fieri per pauciora.（以简御繁）
Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem.（避虚就实）
举个例子
比如，老师对于没带作业的判断，没带就是没写。
对于没带，需要更多的假设， 首先是真的写了，到了学到才知道没带，忘记了今天要收作业，没有家里钥匙，家里比较远。
还有
比如，谁获益，谁就是幕后凶手。
比如，无利不起早。
比如，老人摔倒了，谁扶起就是谁推的。
本质上倾向选择更少解释，更简单的判断，
局限性，奥卡姆剃刀原理是用于理论推理的，不是用来获取真理的，举个知乎上的例子
你有一条狗，你一喊坐下它就坐下，那么有两种理论:
狗能听懂你说话。
狗通过训练对相应口令产生了条件反射。
如果按奥卡姆剃刀原理判断，肯定选1，因为1更简洁，但实际上是2正确。
剃刀理论只适用于同等解释力的模型，在同样好的模型中选择较为简单的那个。
02
奥卡姆与贝叶斯
贝叶斯定理，我们观察某个现象或者假设时，总是找到被后的渊源，由于思考维度和角度的不同，贝叶斯不只选择一个，而是对所有可能的原因，找到一个概率，每个原因的概率，这个概率
P(原因i | 当前的结果）， 通常称为后验概率（Posterior probablity），后验概率中的‘后’， 就是拿到观测证据后，在找到原因的含义。
P(原因i | 当前的结果) = P(原因i) * P(当前的结果 | 原因i ) / P(当前的结果)
P(原因i) 是先验概率，我们得知结果前，通过经验和分析得到的概率。
P(当前的结果 | 原因i )，是似然概率，基于原因i，我们能够推出的”当前结果“发现的概率，
P(当前的结果)，描述了当前结果发生的概率，对于不同原因对应的概率都一样。
所以最终公式右侧结果只取决于
P(原因i) * P(当前的结果 | 原因i )
当两个原因A和B都可以带来某个结果时，
P(当前的结果 | 原因A) ≈ P(当前的结果 | 原因B)
对于原因A和原因B， 由于是先验概率，基于人的常理判断，概率越大，越符合直觉，经验，判断，那么原因A更简单，
对于 P(原因A) > P(原因B)， 那么奥卡姆剃刀选择原因A。
奥卡姆剃刀是贝叶斯的一种特殊情况，奥卡姆选择最简单的，而贝叶斯试图在原因和复杂性中找到一个平衡。
03
对于生活
经济学家凯恩斯有个预言，有史以来，人类将首次面对一个真正永恒的的问题 -- 当从紧迫的经济束缚中解放出来以后，如何利用他的自由与闲暇，过快乐、智慧、惬意的生活。
简单就是快乐，大道至简，保持一种自由的心态，过自己想要的生活，很多情况下，我做决定没有那么纠结， 是源于对很多问题看得很”简单“。
参考：
https://www.jianshu.com/p/8102cb404a45
https://baike.baidu.com/item/%E5%A5%A5%E5%8D%A1%E5%A7%86%E5%89%83%E5%88%80%E5%8E%9F%E7%90%86
https://www.jianshu.com/p/6a6726e5bd11
https://www.zhihu.com/question/20159241
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A5%A5%E5%8D%A1%E5%A7%86%E5%89%83%E5%88%80
THE END
- 晚安 -
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