填空题 Fisher线性分类器设计一是确定（），二是确定（）。

填空题 以距离新样本最近的已知样本的类别作为新样本类别的分类方法是（）。

填空题 罗杰斯特回归最基本的学习算法是（）。

填空题 在模式识别中， （）通常用以描述存在依赖关系的多个事件之间的联合概率分布。

填空题 非参数学习机器通过对（）的学习（）构建分类机器，无法用一个包含若干待定（）的函数来表示。

填空题 非线性支持向量机核心思想中，计算层面上维数过高的解决方法是（），概念层面上面对新样本推广能力差的解决方法是（）。

填空题 通用的非线性分类器设计方法是（）。

填空题 在模式识别中，（）用于表征样本的观测，类别标号未知但特征已知的是（）。