TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Unduh
Buat ringkasan tanpa batas dengan AI!
Upgrade ke yang lebih baik US$ 7.0/m
Tidak ada fungsi yang dibatasi

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.
Pengguna PRO mendapatkan ringkasan Kualitas Lebih Tinggi
Upgrade ke yang lebih baik US$ 7.0/m
Tidak ada fungsi yang dibatasi
Ringkaslah video lokal Ringkaslah video online

Dapatkan hasil kualitas yang lebih baik dengan lebih banyak fitur

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

Ringkasan terkait

Unduh
Ringkaslah video lokal Ringkaslah video online

Dapatkan hasil kualitas yang lebih baik dengan lebih banyak fitur

Menjadi PRO




Ringkasan total video yang dibuat di TLDWai.com:

2,635

Kebijakan pribadi Persyaratan layanan Hubungi kami Developers

Kami harap Anda menikmati alat AI kami. Proyek kami dikembangkan dengan Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Dibuat oleh Lou