启发式方法
递增法：
先从x中选一个特征，构造分类器，计算准确率，然后再从x的剩余特征中选择一个特征，计算准确率，一直加，直到准确率开始下降。
递减法：
同上，只不过一开始是所有的特征，然后一个一个减，直到准确率下降。
基因算法
模拟退火算法
事实上，神经网络可以代替以上方法，随着不断训练网络，对于特征不明显的w值将不断减小。
Adaboost
主要思想：找到尽可能少的特征（可能仅有一个），最大限度的将数据集分开，构成弱分类器。对这些弱分类器分错的样本进行加强训练（采样多次），分对的则相应减少样本，对这个样本，我们新找到一个或若干个特征，使其最大限度分开这一个数据集。如此循环，得到很多个分类器及特征。最后，我们按每个分类器的准确率为权重，得到所有的特征。
样本采样的概率是根据弱分类器的性能来定的，一开始是均匀采样，后来根据前面的先验不断调整样本被采样到的概率。
定理
i（）指示函数，输入相同值为1，不同为0
