TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
دانلود
با هوش مصنوعی خلاصه نامحدود بسازید!
پیشرفت US$ 7.0/m
بدون توابع محدود

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.
کاربران PRO خلاصه های با کیفیت بالاتر را دریافت می کنند
پیشرفت US$ 7.0/m
بدون توابع محدود
ویدئوی محلی را خلاصه کنید خلاصه ویدیوی آنلاین

با ویژگی های بیشتر خروجی های با کیفیت بهتری دریافت کنید

حرفه ای شوید
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

خلاصه های مرتبط

دانلود
ویدئوی محلی را خلاصه کنید خلاصه ویدیوی آنلاین

با ویژگی های بیشتر خروجی های با کیفیت بهتری دریافت کنید

حرفه ای شوید




خلاصه کل ویدیوهای ساخته شده در TLDWai.com:

2,635

سیاست حفظ حریم خصوصی شرایط استفاده از خدمات با ما تماس بگیرید Developers

امیدواریم از ابزار هوش مصنوعی ما لذت ببرید. پروژه ما با جنگو توسعه یافته است.
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | ساخته شده توسط Lou