A atribui maior probabilidade a hipóteses mais complexas, incentivando a busca por modelos mais detalhados e precisos.
B considera todas as possíveis hipóteses igualmente prováveis, ignorando a complexidade dos modelos.
C é computacionalmente eficiente e pode ser diretamente aplicada em algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar a hipótese mais provável.
D é usada para otimizar hiperparâmetros em redes neurais profundas.
E pode ser vista como uma forma de regularização, penalizando modelos mais complexos para favorecer explicações mais simples dos dados.