Mahalanobis距離是一個可以準確找出資料分布上面極端值(Outliers)的統計方法,使用線性迴歸的概念,也就是說他使用的是共變數矩陣以及該資料分布的平均數來找尋極端值的產生,而可以讓一群資料系統具有穩健性(Robust),去除不必要的雜訊訊息,這邊拿前面共變數矩陣的資料為例,並且新增了兩個點座標向量來做Mahalanobis距離的比較-Mahalanobis distance is the information that can accurately identify the dis

二分类问题采用包括逻辑回归、最小二乘法、感知器算法（按下space不断迭代）、svm线性分类，另外还有高斯分线性分类（待完善），针对平面上两类点进行分类-Second classification using logistic regression, the method of least squares, perception algorithm (Press space iteratively) svm linear classification, in addition to the Ga