TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Hent
Lav ubegrænsede opsummeringer med AI!
Opgrader til Pro US$ 7.0/m
Ingen begrænsede funktioner

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.
PRO-brugere får oversigter i højere kvalitet
Opgrader til Pro US$ 7.0/m
Ingen begrænsede funktioner
Opsummer lokal video Opsummer online video

Få bedre kvalitet output med flere funktioner

Bliv PRO
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

Relaterede resuméer

Hent
Opsummer lokal video Opsummer online video

Få bedre kvalitet output med flere funktioner

Bliv PRO




Samlet oversigt over videoer lavet på TLDWai.com:

2,677

Fortrolighedspolitik Servicevilkår Kontakt os Developers

Vi håber, du nyder vores AI-værktøj. Vores projekt er udviklet med Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Lavet af Lou