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，找出能够将数据集分为不同类别的特征或属性，从而确定分类标准。

相关词汇：判别函数、特征向量、特征值、类别变量、样本点。

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] [et] [fɪn] [ɪn] [tɪk] [fɪn] [tɪk] [flaːtɪŋ] [fɪn] [tɪk] [fɪn] [tɪk] [fɪn] [tɪk] [fɪn]。

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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：/dɪˈskrɪmɪnənt ˌeɪˈnæʃnə/。

Discriminant analysis的用法：在分类问题中，判别分析是一种重要的分类方法，它通过建立分类模型，对未知分类的数据进行分类预测。

常见短语：Discriminant Function 判别函数、Discriminant Analysis 判别分析、Discriminant Function Test 判别函数检验、Discriminant Function of a Classification 分类的判别函数、Discriminant Function of a Variable 变量的判别函数。

相关词汇：1.classification：分类；2.unknown：未知的；3.classification problem：分类问题；4.classification model：分类模型；5.predict：预测。

怎么记：可以结合具体的例子来记忆，例如，通过举例说明判别分析在分类问题中的应用来加深记忆。

以上内容仅供参考，建议通过更多例子来记忆discriminant analysis这个词汇，也可以查阅其他相关资料来获取更多信息。