TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Stažení
Vytvářejte neomezené souhrny pomocí AI!
Upgradujte na PRO US$ 7.0/m
Žádné omezené funkce

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.
Uživatelé PRO získají souhrny ve vyšší kvalitě
Upgradujte na PRO US$ 7.0/m
Žádné omezené funkce
Shrňte místní video Shrňte online video

Získejte kvalitnější výstupy s více funkcemi

Staňte se PRO
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

Související souhrny

Stažení
Shrňte místní video Shrňte online video

Získejte kvalitnější výstupy s více funkcemi

Staňte se PRO




Celkový přehled videí vytvořených na TLDWai.com:

2,677

Zásady ochrany osobních údajů Podmínky služby Kontaktujte nás Developers

Doufáme, že se vám náš nástroj AI bude líbit. Náš projekt je vyvíjen s Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Vyrobeno Lou