TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
nedlasting
Lag ubegrensede oppsummeringer med AI!
Oppgrader til Pro US$ 7.0/m
Ingen begrensede funksjoner

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-brukere får sammendrag av høyere kvalitet
Oppgrader til Pro US$ 7.0/m
Ingen begrensede funksjoner
Oppsummer lokal video Oppsummer nettvideo

Få bedre kvalitet med flere funksjoner

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

Relaterte sammendrag

nedlasting
Oppsummer lokal video Oppsummer nettvideo

Få bedre kvalitet med flere funksjoner

Bli PRO




Totalt sammendrag av videoer laget på TLDWai.com:

2,635

Personvernerklæring Vilkår for bruk Kontakt oss Developers

Vi håper du liker AI-verktøyet vårt. Prosjektet vårt er utviklet med Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Laget av Lou