Can you summarize the following document?
        
  如果輸入的特徵向量是實數向量formula_1,則輸出的分數為:  其中formula_3是一個權重向量,而"f"是一個函式,該函式可以通過預先定義的功能塊,對映兩個向量的點積,得到希望的輸出。權重向量formula_3是從帶標籤的訓練樣本集合中所學到的。通常,"f"是個簡單函式,會將超過一定閾值的值對應到第一類,其它的值對應到第二類。一個比較複雜的"f"則可能將某個東西歸屬於某一類。  對於一個二元分類問題,可以設想成是將一個線性分類利用超平面劃分高維空間的情況: 在超平面一側的所有點都被分類成"是",另一側則分成"否"。  作為最快分類器,線性分類器通常應用於對分類速度有較高要求的情況下,特別是當formula_1為稀疏向量時。雖然如此,決策樹可以更快。此外,當formula_1的維度很大時,線形分類器通常表現良好。如文字分類時,傳統上,formula_1中的一個元素是文章所使用到的某個詞彙的出現的次數。在這種情況下,分類器應被適當地正則化。

  有兩種型別用來決定formula_3的線性分類器。第一種模型條件機率formula_9。這類的演算法包括:  第二種方式則稱為判別模型(discriminative models),這種方法是試圖去最大化一個訓練集(training set)的輸出值。在訓練的成本函式中有一個額外的項加入,可以容易地表示正則化。例子包含:  注意:相對於名字,線性判別分析在分類學並不屬於判別模型這類。然而,當我們比較線性判別分析和另一主要的線性降維演算法:主成分分析,它的名字則是有意義的。線性判別分析是一個監督式學習演算法,會使用資料中的標籤。而主成分分析是一個不考慮標籤的非監督式學習演算法。簡而言之,這個名字是一個歷史因素。  判別訓練通常會比模型化條件密度函式產生較高的準確。然而,在處理遺失資料時,使用條件密度模型通常是更為簡單的。  所有以上所列線性分類器演算法,只要使用kernel trick都可被轉成在另一個向量空間的非線性演算法。
在機器學習領域,分類的目標是指將具有相似特徵的物件聚集。而一個線性分類器則透過特徵的線性組合來做出分類決定,以達到此種目的。物件的特徵通常被描述為特徵值,而在向量中則描述為特徵向量。