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，找出能够区分不同类别的特征或特征组合，从而建立分类模型。

相关词汇：判别函数、特征向量、特征值、类别向量、分类误差率。

怎么记：可以根据其英文释义和发音来记忆。

翻译的音标：[dɪˈskɪmɪnənt] adj. 区别的；歧视的；[dɪˈskɪmɪəns] n. 区别；偏差；偏见；[dɪˈskɪmənt] vt. 区别；歧视；偏见对待。

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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，用于识别数据集中的特征，并根据这些特征将数据分为不同的类别或组。它通常用于分类和预测任务，通过分析数据集中的特征来识别出哪些特征对分类或预测最有帮助，并使用这些特征来建立模型或算法。

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识别出不同类别之间的差异，从而建立分类模型。

翻译基础释义和常见用法：

翻译为“判别分析”。判别分析是在统计学中用于区分不同类别的分析方法。在机器学习中，判别分析常用于分类任务，通过分析数据集的特征来识别出哪些特征对分类最有帮助，并使用这些特征来建立分类模型。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。

例句：在进行数据分析和机器学习任务时，我们经常需要使用判别分析来区分不同类别之间的差异，从而建立分类模型。

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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