单选题 （）适合连续特征，它假设每个特征对于每个类都符合正态分布。

单选题 （）的思想是给定训练样例集将样例投影到一条直线上，使得同样例的投影点尽可能接近、异类样例投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别。

单选题 多分类LDA将样本投影到N-1维空间,N-1通常远小于数据原有的属性数,可通过这个投影来减小样本点的维数,且投影过程中使用了类别信息,因此LDA也常被视为一种经典的监督降维技术.

单选题 根据个体学习器的生成方式，目前集成学习大致分为两类，其中一种是个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，该方法的代表是（）

单选题 将训练集随机等分为k份,选择其中的1份为测试集,另外k-1份作为训练集进行训练,进而可以进行k次训练和测试,最后返回这k个测试结果的均值，这种评估模型的方法叫做(____)。

单选题 多分类学习中，最经典的三种拆分策略不包括（）

单选题 Scikit-Learn中（）可以实现计算模型准确率。

单选题 C4.5决策树算法中采用（）对连续属性进行离散化处理。