TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
ჩამოტვირთვა
გააკეთეთ შეუზღუდავი შეჯამებები AI-ით!
გადადით PRO-ზე US$ 7.0/m
არ არის შეზღუდული ფუნქციები

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 მომხმარებლები იღებენ უმაღლესი ხარისხის შეჯამებებს
გადადით PRO-ზე US$ 7.0/m
არ არის შეზღუდული ფუნქციები
შეაჯამეთ ადგილობრივი ვიდეო შეაჯამეთ ონლაინ ვიდეო

მიიღეთ უკეთესი ხარისხის შედეგები მეტი ფუნქციით

გახდი პროფ
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

დაკავშირებული რეზიუმეები

ჩამოტვირთვა
შეაჯამეთ ადგილობრივი ვიდეო შეაჯამეთ ონლაინ ვიდეო

მიიღეთ უკეთესი ხარისხის შედეგები მეტი ფუნქციით

გახდი პროფ




TLDWai.com-ზე გაკეთებული ვიდეოების სრული შეჯამება:

2,635

Კონფიდენციალურობის პოლიტიკა Მომსახურების პირობები Დაგვიკავშირდით Developers

ვიმედოვნებთ, რომ მოგეწონებათ ჩვენი AI ინსტრუმენტი. ჩვენი პროექტი შემუშავებულია Django- სთან ერთად.
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Გაკეთებულია - მიერ Lou