TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
ទាញយក
ធ្វើសេចក្តីសង្ខេបគ្មានដែនកំណត់ជាមួយ AI!
ដំឡើងកំណែទៅ PRO US$ 7.0/m
មិនមានមុខងារដាក់កម្រិតទេ។

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.
អ្នកប្រើប្រាស់ PRO ទទួលបានសេចក្តីសង្ខេបគុណភាពខ្ពស់ជាងមុន
ដំឡើងកំណែទៅ PRO US$ 7.0/m
មិនមានមុខងារដាក់កម្រិតទេ។
សង្ខេបវីដេអូក្នុងស្រុក សង្ខេបវីដេអូអនឡាញ

ទទួលបានលទ្ធផលដែលមានគុណភាពល្អជាងមុន ជាមួយនឹងមុខងារជាច្រើនទៀត

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

សេចក្តីសង្ខេបដែលពាក់ព័ន្ធ

ទាញយក
សង្ខេបវីដេអូក្នុងស្រុក សង្ខេបវីដេអូអនឡាញ

ទទួលបានលទ្ធផលដែលមានគុណភាពល្អជាងមុន ជាមួយនឹងមុខងារជាច្រើនទៀត

ក្លាយជា PRO




សេចក្តីសង្ខេបសរុបនៃវីដេអូដែលបានធ្វើឡើងនៅលើ TLDWai.com៖

2,635

គោលការណ៍​ភាព​ឯកជន លក្ខខណ្ឌ​នៃ​សេវាកម្ម ទាក់ទង​មក​ពួក​យើង Developers

យើងសង្ឃឹមថាអ្នករីករាយនឹងឧបករណ៍ AI របស់យើង។ គម្រោងរបស់យើងត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Django ។
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | ដែល​ធ្វើ​ឡើង​ដោយ Lou