TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Shkarko
Bëni përmbledhje të pakufizuara me AI!
Përmirësojeni në PRO US$ 7.0/m
Nuk ka funksione të kufizuara

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.
Përdoruesit e PRO marrin përmbledhje me cilësi më të lartë
Përmirësojeni në PRO US$ 7.0/m
Nuk ka funksione të kufizuara
Përmblidhni videon lokale Përmblidhni videon në internet

Merrni rezultate me cilësi më të mirë me më shumë veçori

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

Përmbledhje të ngjashme

Shkarko
Përmblidhni videon lokale Përmblidhni videon në internet

Merrni rezultate me cilësi më të mirë me më shumë veçori

Bëhuni PRO




Përmbledhja totale e videove të bëra në TLDWai.com:

2,635

Politika e privatësisë Kushtet e shërbimit Na kontaktoni Developers

Shpresojmë t'ju pëlqejë mjeti ynë i AI. Projekti ynë është zhvilluar me Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | E bere nga Lou