Interpretação bayesiana, MDL ou ML de validação cruzada?

Existe alguma interpretação Bayesiana, ML ou MDL de validação cruzada? Posso interpretar a validação cruzada como executando a atualização correta em um anterior especificamente criado?

A validação cruzada visa uma estimativa imparcial do risco (também conhecido como erro de teste ou erro de previsão). No caso de sua função de perda ser menos a probabilidade (generativa) de log, a validação cruzada retornará a probabilidade esperada de log do seu modelo. O mesmo vale se a sua função de perda tiver uma motivação bayesiana.

O MDL também visa à estimativa imparcial do risco. É, portanto, uma abordagem analítica do que o CV faz computacionalmente.

Veja a Seção 7.2 em Elementos de Aprendizagem Estatística .