问答题
LDA仅在线性可分数据上能获得理想结果，试设计一个改进方法，使其能较好地用于非线性可分数据。
在当前维度线性不可分，可以使用适当的映射方法，使其在更高一维上可分，典型的方法有KLDA，可以很好的划分数据。
问答题 试证明，对于参数w，对率回归（logistics回归）的目标函数（式1）是非凸的，但其对数似然函数（式2）是凸的。
问答题 试述真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）之间的联系。
问答题 数据集包含100个样本，其中正反例各一半，假定学习算法所产生的模型是将新样本预测为训练样本数较多的类别（训练样本数相同时进行随机猜测），试给出用10折交叉验证法和留一法分别对错误率进行评估所得的结果。
