TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
බාගත
AI සමඟ අසීමිත සාරාංශ සාදන්න!
PRO වෙත උත්ශ්‍රේණි කරන්න US$ 7.0/m
සීමා කළ කාර්යයන් නොමැත

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 පරිශීලකයින්ට උසස් තත්ත්වයේ සාරාංශ ලැබේ
PRO වෙත උත්ශ්‍රේණි කරන්න US$ 7.0/m
සීමා කළ කාර්යයන් නොමැත
දේශීය වීඩියෝව සාරාංශ කරන්න සබැඳි වීඩියෝව සාරාංශ කරන්න

වැඩි විශේෂාංග සමඟ වඩා හොඳ තත්ත්වයේ නිමැවුම් ලබා ගන්න

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

අදාළ සාරාංශ

බාගත
දේශීය වීඩියෝව සාරාංශ කරන්න සබැඳි වීඩියෝව සාරාංශ කරන්න

වැඩි විශේෂාංග සමඟ වඩා හොඳ තත්ත්වයේ නිමැවුම් ලබා ගන්න

PRO වන්න




TLDWai.com හි සාදන ලද වීඩියෝවල සම්පූර්ණ සාරාංශය:

2,635

රහස්යතා ප්රතිපත්තිය සේවා කොන්දේසි අපව අමතන්න Developers

ඔබ අපගේ AI මෙවලම භුක්ති විඳිනු ඇතැයි අපි බලාපොරොත්තු වෙමු. අපගේ ව්‍යාපෘතිය ජැන්ගෝ සමඟ සංවර්ධනය කර ඇත.
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | විසින් සාදන ලදී Lou