TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Descarca
Faceți rezumate nelimitate cu AI!
Upgrade la Pro US$ 7.0/m
Fără funcții restricționate

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.
Utilizatorii PRO primesc rezumate de calitate superioară
Upgrade la Pro US$ 7.0/m
Fără funcții restricționate
Rezumați videoclipul local Rezumați videoclipul online

Obțineți rezultate de calitate mai bună cu mai multe funcții

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

Rezumate aferente

Descarca
Rezumați videoclipul local Rezumați videoclipul online

Obțineți rezultate de calitate mai bună cu mai multe funcții

Deveniți PRO




Rezumatul total al videoclipurilor realizate pe TLDWai.com:

2,677

Politica de confidențialitate Termenii serviciului Contactaţi-ne Developers

Sperăm să vă placă instrumentul nostru AI. Proiectul nostru este dezvoltat cu Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Facut de Lou