TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Բեռնել
Կատարեք անսահմանափակ ամփոփումներ AI-ի միջոցով:
Անցնել ՊՐՈ տարբերակին US$ 7.0/m
Չկան սահմանափակ գործառույթներ

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 օգտվողները ստանում են ավելի բարձր որակի ամփոփագրեր
Անցնել ՊՐՈ տարբերակին US$ 7.0/m
Չկան սահմանափակ գործառույթներ
Ամփոփեք տեղական տեսանյութը Ամփոփեք առցանց տեսանյութը

Ստացեք ավելի որակյալ արդյունքներ ավելի շատ գործառույթներով

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

Առնչվող ամփոփագրեր

Բեռնել
Ամփոփեք տեղական տեսանյութը Ամփոփեք առցանց տեսանյութը

Ստացեք ավելի որակյալ արդյունքներ ավելի շատ գործառույթներով

Դարձեք PRO




TLDWai.com-ում արված տեսանյութերի ընդհանուր ամփոփում.

2,635

Գաղտնիության քաղաքականություն Ծառայությունների մատուցման պայմաններ Կապվեք մեզ հետ Developers

Հուսով ենք, որ ձեզ դուր կգա մեր AI գործիքը: Մեր նախագիծը մշակվել է Django-ի հետ:
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Կազմել է Lou