TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Преземи
Направете неограничени резимеа со вештачка интелигенција!
Надградба на про US$ 7.0/m
Нема ограничени функции

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.
Корисниците на PRO добиваат резимеа со повисок квалитет
Надградба на про US$ 7.0/m
Нема ограничени функции
Сумирајте локално видео Сумирајте онлајн видео

Добијте поквалитетни резултати со повеќе функции

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

Поврзани резимеа

Преземи
Сумирајте локално видео Сумирајте онлајн видео

Добијте поквалитетни резултати со повеќе функции

Станете PRO




Вкупно резиме на видеа направени на TLDWai.com:

2,635

Политика за приватност Услови за користење Контактирајте не Developers

Се надеваме дека ќе уживате во нашата алатка за вештачка интелигенција. Нашиот проект е развиен со Џанго .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Направено од Lou