主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过（）将向量投影到低维空间。

混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,准确率是（ ）。

蒙特卡罗强化学习算法的本质，是通过多次尝试后求平均来作为期望累计奖赏的金丝，但它在求平均时是采用哪种方式进行？

线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是（）。

隐马尔可夫模型（HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网络，是一种著名的（）模型。

在K-mean或Knn中，是采用哪种距离计算方法？

L1正则先验服从什么分布？

下列选项中，是合页损失函数的是（）。

EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的（），每次迭代交替进行求期望和求极大化。

在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。

下面是一段将图像转换为向量的函数img2vector。该函数创建1×1024的NumPy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中，最后返回数组。请问填充在空白处的代码应该是哪个。
def img2vector(filename):
returnVect = zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
______________________________
for j in range(32):
returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
return returnVect