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[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（）技术。
A.无监督特征选择
B.无监督降维
C.监督特征选择
D.监督降维
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设X1，X2，...，Xn是来自正态总体N(μ，σ2)的样本，
是样本均值，记
则服从自由度为n-1的t分布的随机变量是()。
做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率大于等于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n＞0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面哪一种说法正确（）。
A.增加阈值不会提高召回率
B.增加阈值会提高召回率
C.增加阈值不会降低查准率
D.增加阈值会降低查准率
A.t=11---nXSμ
B.t=12---nXSμ
C.t=nXS3--μ
D.t=nMXS4--
A.将低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间，使其线性可分
B.将高维空间中线性不可分的数据映射到低维空间，使其线性可分
C.将高维空间中线性可分的数据映射到低维空间，使其线性不可分
D.将低维空间中线性可分的数据映射到高维空间，使其线性不可分
A.我们需要在n类分类问题中适合n个模型
B.我们需要适合n-1个模型来分类为n个类
C.我们需要只适合1个模型来分类为n个类
D.以上答案都不正确
