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 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。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。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。

逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡是概率模型学习的一个准则将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximum entropy model)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。。 逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。

 AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。Schapire在1995年提出。 它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。

隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列，称为状态序列隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。 隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列，称为状态序列(state sequence)：每个状态生成一个观测，而由此产生的观测的随机序列，称为观测序列(observation sequenoe )。序列的每一个位置又可以看作是一个时刻。