TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Lawrlwythwch
Gwnewch grynodebau diderfyn gydag AI!
Uwchraddio i PRO US$ 7.0/m
Dim swyddogaethau cyfyngedig

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.
Mae defnyddwyr PRO yn cael crynodebau o Ansawdd Uwch
Uwchraddio i PRO US$ 7.0/m
Dim swyddogaethau cyfyngedig
Crynhoi fideo lleol Crynhoi fideo ar-lein

Sicrhewch allbynnau o ansawdd gwell gyda mwy o nodweddion

Dod yn PRO
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

Crynodebau cysylltiedig

Lawrlwythwch
Crynhoi fideo lleol Crynhoi fideo ar-lein

Sicrhewch allbynnau o ansawdd gwell gyda mwy o nodweddion

Dod yn PRO




Cyfanswm crynodeb o fideos a wnaed ar TLDWai.com:

2,635

Polisi preifatrwydd Telerau gwasanaeth Cysylltwch â ni Developers

Gobeithiwn y byddwch yn mwynhau ein hofferyn AI. Mae ein prosiect yn cael ei ddatblygu gyda Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Wedi'i wneud gan Lou