TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။
AI ဖြင့် အကန့်အသတ်မရှိ အကျဉ်းချုပ်များ ပြုလုပ်ပါ။
PRO သို့ အဆင့်မြှင့်ပါ။ US$ 7.0/m
ကန့်သတ်လုပ်ဆောင်ချက်များမရှိပါ။

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 အသုံးပြုသူများသည် အရည်အသွေးမြင့် အနှစ်ချုပ်များကို ရရှိသည်။
PRO သို့ အဆင့်မြှင့်ပါ။ US$ 7.0/m
ကန့်သတ်လုပ်ဆောင်ချက်များမရှိပါ။
ဒေသတွင်းဗီဒီယိုကို အကျဉ်းချုပ်ပါ။ အွန်လိုင်းဗီဒီယိုအကျဉ်းချုပ်

ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော ရလဒ်များကို ရယူလိုက်ပါ။

PRO ဖြစ်လာပါ။
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

ဆက်စပ်အကျဉ်းချုပ်များ

ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။
ဒေသတွင်းဗီဒီယိုကို အကျဉ်းချုပ်ပါ။ အွန်လိုင်းဗီဒီယိုအကျဉ်းချုပ်

ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော ရလဒ်များကို ရယူလိုက်ပါ။

PRO ဖြစ်လာပါ။




TLDWai.com တွင်ပြုလုပ်ခဲ့သည့် စုစုပေါင်းဗီဒီယိုအကျဉ်းချုပ်-

2,635

ကိုယ်ရေးအချက်အလက်မူဝါဒ ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများ ကြှနျုပျတို့ကိုဆကျသှယျရနျ Developers

ကျွန်ုပ်တို့၏ AI tool ကို သင်နှစ်သက်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ပရောဂျက်ကို Django ဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | ပြုလုပ်သည်။ Lou