个二元分类问题，可以设想成是将一个线性分类利用超平面划分高维空间的情况：在超平面一侧的所有点都被分类成"是"，另一侧则分成"否"。作为最快分类器，线性分类器通常应用于对分类速度有较高要求的情况下，特别是当formula_1为稀疏向量时。虽然如此，决策树可以更快。此外，当formula_1的维度很大时，线形分类器通常表现良好。如文本分类时，传统上，formula_1中的一个元素是文章所使用到的某个辞汇的出现的次数。在这种情况下，分类器应被适当地正则化。
生成模型与判别模型.有两