在Python中，元组与列表类似，区别是在列表中任意元素可以通过索引进行修改，而元组中元素不可更改只能读取。（）

当训练样本近似线性可分时，（）。

线性判别分析在二分类问题上也称为（）。

（）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。

假设一个线性回归模型完美适合训练数据（训练误差为0），则下列说法正确的是（）。

如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（）。

线性回归的基本假设不包括（）。

回归方程判定系数的计算公式R2=SSR/SST=1-SSE/SST，对判定系数描述错误的是（）。

为了观察测试Y与X之间的线性关系，若X是连续变量，则使用（）比较适合。

在线性回归问题中，用R2来衡量拟合的好坏。关于在线性回归模型中增加特征值并再训练同一模型，下列说法正确的是（）。

使用似然函数的目的是（）。