TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
डाउनलोड गर्नुहोस्
AI को साथ असीमित सारांशहरू बनाउनुहोस्!
PRO मा अपग्रेड गर्नुहोस् US$ 7.0/m
कुनै प्रतिबन्धित कार्यहरू छैनन्

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.
प्रो प्रयोगकर्ताहरूले उच्च गुणस्तर सारांशहरू पाउँछन्
PRO मा अपग्रेड गर्नुहोस् US$ 7.0/m
कुनै प्रतिबन्धित कार्यहरू छैनन्
स्थानीय भिडियो संक्षेप गर्नुहोस् अनलाइन भिडियो संक्षेप गर्नुहोस्

थप सुविधाहरूको साथ राम्रो गुणस्तर आउटपुटहरू प्राप्त गर्नुहोस्

प्रो बन्नुहोस्
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

सम्बन्धित सारांश

डाउनलोड गर्नुहोस्
स्थानीय भिडियो संक्षेप गर्नुहोस् अनलाइन भिडियो संक्षेप गर्नुहोस्

थप सुविधाहरूको साथ राम्रो गुणस्तर आउटपुटहरू प्राप्त गर्नुहोस्

प्रो बन्नुहोस्




TLDWai.com मा बनाइएको भिडियोहरूको कुल सारांश:

2,635

गोपनीयता नीति सेवाका सर्तहरु हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस Developers

हामी आशा गर्दछौं कि तपाईंले हाम्रो एआई उपकरणको आनन्द लिनुहुन्छ। हाम्रो परियोजना Django संग विकसित गरिएको छ।
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | द्वारा बनाइएको Lou