TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
تحميل
قم بعمل ملخصات غير محدودة باستخدام الذكاء الاصطناعي!
التطور للاحترافية US$ 7.0/m
لا توجد وظائف مقيدة

Introduction to Machine Learning: Module 6.9 GMM-EM hyper-parameter tuning

https://www.youtube.com/watch?v=oTShMHt3psA&t=2s
The speaker is discussing the use of Bayesian Information Criterion (BIC) in Gaussian Mixture Model Expectation-Maximization (GMM-EM) clustering. The BIC measures how well a model fits the data, and it helps determine the number of clusters in a dataset. GMM-EM can capture differences in probability among clusters, which can impact the choice of the number of clusters. In contrast, K-means assumes equally likely clusters, while GMM-EM can encode probabilities of belonging to different clusters. The lecture highlights similarities and differences between these two clustering algorithms.
يحصل مستخدمو PRO على ملخصات عالية الجودة
التطور للاحترافية US$ 7.0/m
لا توجد وظائف مقيدة
تلخيص الفيديو المحلي تلخيص الفيديو عبر الإنترنت

احصل على مخرجات ذات جودة أفضل مع المزيد من الميزات

كن محترفًا
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

ملخصات ذات صلة

تحميل
تلخيص الفيديو المحلي تلخيص الفيديو عبر الإنترنت

احصل على مخرجات ذات جودة أفضل مع المزيد من الميزات

كن محترفًا




ملخص إجمالي لمقاطع الفيديو التي تم إجراؤها على TLDWai.com:

2,677

سياسة الخصوصية شروط الخدمة اتصل بنا Developers

نأمل أن تستمتع بأداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. تم تطوير مشروعنا مع Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | مصنوع بواسطة Lou