TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Lejupielādēt
Izveidojiet neierobežotu skaitu kopsavilkumu, izmantojot AI!
Jauniniet uz PRO US$ 7.0/m
Nav ierobežotu funkciju

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 lietotāji saņem augstākas kvalitātes kopsavilkumus
Jauniniet uz PRO US$ 7.0/m
Nav ierobežotu funkciju
Apkopojiet vietējo video Apkopojiet tiešsaistes video

Iegūstiet labākas kvalitātes rezultātus ar vairākām funkcijām

Kļūsti par PRO
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

Saistītie kopsavilkumi

Lejupielādēt
Apkopojiet vietējo video Apkopojiet tiešsaistes video

Iegūstiet labākas kvalitātes rezultātus ar vairākām funkcijām

Kļūsti par PRO




Kopsavilkums par videoklipiem, kas uzņemti vietnē TLDWai.com:

2,635

Privātuma politika Pakalpojuma noteikumi Sazinies ar mums Developers

Mēs ceram, ka jums patiks mūsu AI rīks. Mūsu projekts ir izstrādāts kopā ar Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Ražots Lou