TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Sækja
Gerðu ótakmarkaðar samantektir með gervigreind!
Uppfærðu í PRO US$ 7.0/m
Engar takmarkaðar aðgerðir

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 notendur fá meiri gæði samantektir
Uppfærðu í PRO US$ 7.0/m
Engar takmarkaðar aðgerðir
Dragðu saman staðbundið myndband Dragðu saman myndband á netinu

Fáðu betri gæði úttak með fleiri eiginleikum

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

Tengdar samantektir

Sækja
Dragðu saman staðbundið myndband Dragðu saman myndband á netinu

Fáðu betri gæði úttak með fleiri eiginleikum

Gerast PRO




Heildaryfirlit yfir myndbönd sem gerð voru á TLDWai.com:

2,635

Friðhelgisstefna Skilmálar þjónustu Hafðu samband við okkur Developers

Við vonum að þú njótir gervigreindartækisins okkar. Verkefnið okkar er þróað með Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Gert af Lou