。权重向量formula_3是从带标签的训练样本集合中所学到的。通常，"f"是个简单函数，会将超过一定阈值的值对应到第一类，其它的值对应到第二类。一个比较复杂的"f"则可能将某个东西归属于某一类。对于一个二元分类问题，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