discriminant analysis基础释义：判别分析。

discriminant analysis发音：/dɪˈskrɪmɪnənt ˈeɪzɪnəti/。

discriminant analysis的用法：主要应用于分类问题，通过分析已知数据集中的数据，找出分类变量与响应变量之间的关系，从而建立分类模型。

相关词汇：判别函数、特征向量、特征值、类别变量、响应变量等。

怎么记：可以根据其英文释义和发音来记忆。

翻译的音标：[dɪˈskrimɪnənt] ['eɪzɪnəti] 。

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Discriminant analysis基础释义

Discriminant analysis是一种统计方法，用于根据数据集中的特征来区分不同的类别或组。它通常用于分类和预测任务。

discriminant analysis的发音：

/dɪˈskrɪmɪnənt/ /eɪˈnæʃən/

discriminant analysis的用法：

Discriminant analysis是一种基于统计的方法，用于识别数据集中不同类别之间的特征差异，并使用这些特征差异来预测新的数据点属于哪个类别。它通常与分类算法一起使用，如支持向量机、决策树和神经网络等。

相关词汇：分类器（classifier）、特征（feature）、类别（category）等。

怎么记：可以结合具体的例子和词汇含义进行记忆，例如通过比较不同类别之间的特征差异来识别分类器。

翻译基础释义和常见用法：

翻译为“判别分析”。判别分析是一种统计学方法，用于根据数据集中的特征区分不同的类别或组。在机器学习中，判别分析常用于分类和预测任务。常见用法包括根据数据集的特征构建分类模型、对新的数据点进行分类预测等。

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Discriminant analysis基础释义：判别分析；鉴别分析；判别分析基础理论；判别分析基础；判别分析法。

Discriminant analysis发音：英 [dɪˈskɪmɪnənt ˈeɪzɪfɪəns] 美 [dɪˈskɪmɪnənt ˈeɪzɪfɪrns]。

Discriminant analysis用法：判别分析是分类问题的一种解决方法，它试图通过建立一个函数，将样本点从一类中分离到另一类。

常见短语：Discriminant function 判别函数；Discriminant analysis 判别分析；Discriminant function method 判别函数法；Discriminant function of a class 判别函数；Discriminant function of a linear discriminant analysis 一元线性判别分析的判别函数。

相关词汇：classification, classification error, training set, test set, cross-validation。

怎么记：可以根据其定义和用法进行记忆，即根据样本点从一类中分离到另一类的方法称为判别分析。

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