什么叫判别式

判别式（Discriminant）是数学和统计学中的一个概念，用于在分类问题中判断样本属于哪个类别。在机器学习和模式识别领域，判别式是一种用于分类的函数或算法，它通过对输入数据进行分析和特征提取，将数据分为不同的类别。

判别式的目标是找到一个决策边界或决策函数，使得不同类别的样本在特征空间中被有效地分开。常见的判别式方法包括线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）等。

判别式方法与生成式方法相对应。生成式方法试图对每个类别建立一个概率模型，然后通过计算后验概率来进行分类。而判别式方法则直接学习决策边界或决策函数，不涉及对每个类别的概率建模。

总之，判别式是一种用于分类问题的数学或统计方法，通过对输入数据进行分析和特征提取，将数据分为不同的类别。