TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
AI ಜೊತೆಗೆ ಅನಿಯಮಿತ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ!
ಪ್ರೊಗೆ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಿ US$ 7.0/m
ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಲ್ಲ

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 ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ
ಪ್ರೊಗೆ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಿ US$ 7.0/m
ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಲ್ಲ
ಸ್ಥಳೀಯ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ

ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ

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

ಸಂಬಂಧಿತ ಸಾರಾಂಶಗಳು

ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
ಸ್ಥಳೀಯ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ

ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ

PRO ಆಗಿ




TLDWai.com ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಾರಾಂಶ:

2,635

ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿ ಸೇವಾ ನಿಯಮಗಳು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ Developers

ನಮ್ಮ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ನೀವು ಆನಂದಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಜಾಂಗೊದೊಂದಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | ಮಾಡಿದ್ದು Lou