TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
descarregar
Feu resums il·limitats amb IA!
Actualitza a pro US$ 7.0/m
Sense funcions restringides

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.
Els usuaris PRO obtenen resums de més qualitat
Actualitza a pro US$ 7.0/m
Sense funcions restringides
Resum del vídeo local Resum del vídeo en línia

Obteniu sortides de millor qualitat amb més funcions

Fes-te PRO
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

Resums relacionats

descarregar
Resum del vídeo local Resum del vídeo en línia

Obteniu sortides de millor qualitat amb més funcions

Fes-te PRO




Resum total dels vídeos fets a TLDWai.com:

2,677

Política de privacitat Termes del servei Contacta amb nosaltres Developers

Esperem que gaudiu de la nostra eina d'IA. El nostre projecte està desenvolupat amb Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Fet per Lou