概率模型的训练过程就是（）过程。

正则化是将样本在向量空间模型上的一个转换，经常被使用在分类与聚类中，正则化在preprocessing模块的实现函数是（）。

对于一组数据，将每个要素缩放到[-1，1]范围，而不会破坏稀疏性应该采取的函数（）。

Scikit-Learn中StandardScaler是将特征数据的分布调整成（），也就是使得数据的均值为0，方差为1。

对矩阵[[0，0，3]，[1，1，0]，[0，2，1]，[1，0，2]]进行独热编码训练后，对矩阵[[0，1，3]]进行独热编码输出结果为（）。

Scikit-Learn中，（）可以实现整数分类值转化为独热向量。

生成多项式和交互特征使用preprocessing模块中的（）函数。

Sklearn库中对数据进行预处理和规范化主要依靠（）模块。

绘图通过（）函数为项目设置matplotlib参数。

在使用pyploti画图时，线条相关属性标记不能设置（）。

使用pyplot.plot画图时，x、y的参数的值的数据类型是（）。