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，通过分析样本数据集中的线性判别函数，确定最佳分类特征和最优分类平面。

相关词汇：线性判别函数、最佳分类平面、特征选择、样本数据集。

怎么记：可以根据其英文释义和发音来记忆。

翻译的音标：[dɪˈskriminənt] [əˈzɪnənt] [fɪn] [fl] [s] [m] [v] [n] [s] [t] [fɪz] [s] [tʃɪər] [sɪtʃɪn] [ɪn] [tʃɪər] [sɪtʃɪn] [ɪn]。

希望以上信息对您有帮助。

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，用于从数据中识别出能够区分不同类别的特征。它通常用于分类和预测任务，通过分析数据集中的特征，找出最能区分不同类别的特征，并使用这些特征进行分类或预测。

相关词汇：分类器（classifier）、特征（feature）、特征向量（feature vector）等。

怎么记：可以结合具体的例子来记忆，例如通过分析数据集中的特征来区分不同的类别，从而记住该方法的名字。

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方法，用于根据数据集中的特征来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，通过分析数据集中的特征，找出最能区分不同类别的特征，并使用这些特征进行分类或预测。常见的判别分析方法包括线性判别分析、支持向量机、神经网络等。

例如，在图像识别任务中，可以通过判别分析方法对图像中的不同类别进行区分，从而实现图像分类。在文本分类任务中，可以通过文本特征提取和判别分析方法对文本进行分类。总之，判别分析方法在机器学习领域中有着广泛的应用。

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中常用的方法，它根据样本的观测数据，通过一定的判别准则构造判别函数，以达到区分不同种类样本的目的。

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 model 判别函数模型、Discriminant analysis of variance 方差分析的判别。

相关词汇：1.classification：分类。2.classification problem：分类问题。3.classification accuracy：分类精度。4.decision boundary：决策边界。5.outlier：异常值。

怎么记：根据发音和词根词缀进行记忆，词根dis-表示否定，词缀-crim-表示判断，分析的意思，结合起来就是判别分析的意思。

翻译列举：分类分析、鉴别分析、判别函数、判别函数法、分类精度。

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