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]。

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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）、判别函数（discriminant function）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”或“分类分析”。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，判别分析是一种常用的分类算法之一，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。常见用法包括在分类任务中使用判别分析算法，以及在数据分析和可视化中使用判别分析方法来识别不同类别的特征。

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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