TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Muat turun
Buat ringkasan tanpa had dengan AI!
Naik taraf kepada PRO US$ 7.0/m
Tiada fungsi terhad

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.
Pengguna PRO mendapat ringkasan Kualiti Tinggi
Naik taraf kepada PRO US$ 7.0/m
Tiada fungsi terhad
Ringkaskan video tempatan Ringkaskan video dalam talian

Dapatkan output kualiti yang lebih baik dengan lebih banyak ciri

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

Ringkasan berkaitan

Muat turun
Ringkaskan video tempatan Ringkaskan video dalam talian

Dapatkan output kualiti yang lebih baik dengan lebih banyak ciri

Jadilah PRO




Jumlah ringkasan video yang dibuat di TLDWai.com:

2,635

Dasar privasi Syarat perkhidmatan Hubungi Kami Developers

Kami harap anda menikmati alat AI kami. Projek kami dibangunkan dengan Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Dibuat oleh Lou