，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.有两种类型用来决定formula_3的线性分类器。第一种模型条件机率formula_9。这类的算法包括：第二种方式则称为判别模型（discriminative models），这种方法是试图去最大化一