线性模型 (Linear Model)：给定由 $d$ 个属性描述的示例 $\mathit{x}$，线性模型试图学得一个通过属性间的线性组合来进行预测的函数，即：$f(\mathit{x})={\mathit{w}}^{\mathrm{T}}\mathit{x}+b$.

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人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANN)：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。

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支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)：支持向量机在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集合，其可以用于分类、回归或其他任务。直观来说，分类边界距离最近的训练资料点越远越好，因为这样可以缩小分类器的泛化误差。

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