线性判别分析（LDA）从贝叶斯决策理论阐释，当两类数据同先验且满足（）时，LDA达到最优分类。

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（）。

pyplot.pie（）函数所画的图像是（）。

plt.show（）函数的作用是（）。