根据以下混淆矩阵和ROC曲线，ROC曲线的x轴，实际上可以由每个阈值下混淆矩阵的（）计算而来。

单项选择题假设词典中包括词{的确，王公，实在，在理，公子}以及所有单字集合，请分别给出句子”王公子说的确实在理“的FMM和BMM分词结果。BMM分词结果为？（）

A.王公/子/说/的确/实在/理
B.王/公子/说/的/确实/在理
C.王公子/说/的/确实/在理
D.王公子/说的/确实/在理

单项选择题假设词典中包括词{的确，王公，实在，在理，公子}以及所有单字集合，请分别给出句子”王公子说的确实在理“的FMM和BMM分词结果。FMM分词结果为（）

A.王公/子/说/的确/实在/理
B.王/公子/说/的/确实/在理
C.王公子/说/的/确实/在理
D.王公子/说的/确实/在理

单项选择题在MNIST数据集中包含了从0-9数字的手写体图像，初始图像是28像素*28像素，我们希望构建预测模型预测图像中的数字，请问选项中不是PCA转换计算流程的步骤是（）

A.样本集标准化
B.样本集矩阵中心化
C.计算样本矩阵的协方差矩阵C
D.求样本集矩阵的协方差矩阵的特征值和特征向量

单项选择题在MNIST数据集中包含了从0-9数字的手写体图像，初始图像是28像素*28像素，我们希望构建预测模型预测图像中的数字，如果想要对图像进行降维，这里我们使用PCA对图像维度进行压缩，PCA是以什么来判断某一个坐标轴当中信息量的多少（）

A.均值
B.方差
C.变异系数
D.四分位差

单项选择题我们有一个来自于大众点评的数据，数据集保存了用户对商家的点评数据，每个商家都有一个点评数量，假设我们的任务是使用协同过滤方法预测某用户给某商家的打分，点评数量会是一个非常有用的特征，因为人气和高评分之间有很强的相关性。现在我们将点评数量的分布绘制出来，如图所示，在这个分布中，数量的否是不是很均衡，如果我们想要让离散化后的每个分箱中的数量接近，应该使用的分箱方法是（）

A.对数分箱
B.人工分箱
C.等深分箱
D.等宽分箱