TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
ດາວໂຫຼດ
ເຮັດບົດສະຫຼຸບທີ່ບໍ່ຈໍາກັດດ້ວຍ AI!
ອັບເກຣດເປັນ PRO US$ 7.0/m
ບໍ່ມີຫນ້າທີ່ຈໍາກັດ

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.
ຜູ້ໃຊ້ PRO ໄດ້ຮັບບົດສະຫຼຸບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງກວ່າ
ອັບເກຣດເປັນ PRO US$ 7.0/m
ບໍ່ມີຫນ້າທີ່ຈໍາກັດ
ສະຫຼຸບວິດີໂອທ້ອງຖິ່ນ ສະຫຼຸບວິດີໂອອອນໄລນ໌

ໄດ້ຮັບຜົນຜະລິດທີ່ມີຄຸນນະພາບດີຂຶ້ນດ້ວຍຄຸນສົມບັດເພີ່ມເຕີມ

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

ບົດສະຫຼຸບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

ດາວໂຫຼດ
ສະຫຼຸບວິດີໂອທ້ອງຖິ່ນ ສະຫຼຸບວິດີໂອອອນໄລນ໌

ໄດ້ຮັບຜົນຜະລິດທີ່ມີຄຸນນະພາບດີຂຶ້ນດ້ວຍຄຸນສົມບັດເພີ່ມເຕີມ

ກາຍເປັນ PRO




ສະຫຼຸບທັງໝົດຂອງວິດີໂອທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ TLDWai.com:

2,635

ນະໂຍບາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ເງື່ອນໄຂການໃຫ້ບໍລິການ ຕິດ​ຕໍ່​ພວກ​ເຮົາ Developers

ພວກເຮົາຫວັງວ່າທ່ານຈະເພີດເພີນກັບເຄື່ອງມື AI ຂອງພວກເຮົາ. ໂຄງການຂອງພວກເຮົາແມ່ນພັດທະນາດ້ວຍ Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | ເຮັດໂດຍ Lou