線形分類器
パーセプトロン - 訓練例の学習時に発生した全ての誤りを正そうとするアルゴリズム
線形サポートベクターマシン - 判断超平面と訓練例との間の余白を最大化するアルゴリズム
なお英語でいうと、線形判別分析(Linear Discriminant Analysis)と識別モデル(Discriminative Model)は関連がありそうだが、上のように分類されている。LDAは主成分分析(Principal Component Analysis、PCA)との対比で意味を持つ名前である。LDAは教師あり学習アルゴリズムであり、PCAは教師なし学習アルゴリズムである。
識別訓練は条件付き確率分布をモデル化する方式よりも正確であることが多い。しかし、欠落データの扱いは条件付き確率分布モデルの方が容易なことが多い。
上述の線形分類器のアルゴリズムはいずれも、カーネルトリックを使って、異なる入力空間 φ ( x → ) {\displaystyle \varphi ({\vec {x}})} 上の非線形アルゴリズムに変換できる。