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有关因素，找出能够作为分类准则的变量，从而对新的观察对象进行分类。

相关词汇：判别函数、特征向量、特征值、分类准则。

记忆方法可以结合词义，通过联想记忆。

翻译的音标：dɪˈskrɪmɪnənt ˌeɪzɪnəti。

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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）、混淆矩阵（confusion matrix）。

怎么记：可以结合例子来记忆，例如“根据身高和体重等特征，我们可以使用判别分析来预测一个人是否属于健康或疾病类别”。

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将不同的类别或组区分开。在分类和预测任务中，判别分析可以帮助我们识别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。常见用法包括在机器学习和数据分析中，用于识别不同类别之间的特征差异和预测新数据的类别。

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，它通过建立分类模型来区分不同的类别。

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 set 集合的判别函数、Discriminant analysis of linear discriminants 线性判别函数的判别分析。

相关词汇：classification、classification algorithm、classification accuracy、feature、feature selection。

怎么记：可以根据其定义和用法进行记忆，即根据数据集中的类别差异建立分类模型的方法。

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