Линейная модель играет фундаментальную роль в теории машинного обучения. Это простейшая модель нейрона и основной строительный блок для нейронных сетей. Обучать её можно с помощью метода стохастического градиента. На практике он нуждается в различных эвристических усовершенствованиях. Одно из важнейших — регуляризация. Она делает решение устойчивым в случае мультиколлинеарных признаков и уменьшает переобучение. Постановка задачи построения разделяющей поверхности в терминах теории вероятности приводит к пониманию регуляризатора через априорное распределение параметров модели. В конце рассматривается логистическая регрессия — метод классификации, способный не только классифицировать объекты, но и давать оценки вероятностей классов.