感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。它是神经网络与支持向量机的基础。
==k近邻 ==构建kd树k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是一种基本分类与回归方法。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别己定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别通过多数表决等方式进行预测。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。
==决策树==