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（）。

概率模型的训练过程就是（）过程。

Relief是为（）问题设计的。

（）的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息，从而既不需要进行完全联合概率计算，又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系。

（）算法可以较好地避免样本的不平衡问题。

（）算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，在训练过程的每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重。

在训练的每一轮都要检查当前生成的基学习器是否满足基本条件的算法是（）。

下列说法正确的是（）。

学习率对机器学习模型结果会产生影响，通常希望学习率（）。

当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是（）。

下列算法中不属于外推法的是（）。