半监督支持向量机中最著名的是TSVM（TransductiveSupportVectorMachine）。与标准SVM一样，TSVM也是针对(___)问题的学习方法？

A. 生成模型$;$对抗模型$;$判别模型$;$回归模型

A. 随机填补是在均值填补的基础上加上随机项 $;$通过增加缺失值的随机性来改善缺失值分布过于集中的缺陷 $;$可采用贝叶斯 Bootstrap 方法 $;$以上说的都不对

A. 初始点的选取$;$ 聚类的准则$;$ k值的选取$;$ 距离的度量方式

A. 核函数即特征的映射关系$;$多项式核函数只是将原始特征映射，并没有升维$;$高斯核函数将特征映射到无穷维$;$使用线性核函数的SVM是非线性分类器

A. logout$;$exit$;$ctrl+d$;$shutdown

A. 语言$;$词汇$;$逻辑$;$语法