TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Преузимање
Направите неограничене резимее са АИ!
Унапреди се у професионалца US$ 7.0/m
Нема ограничених функција

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.
ПРО корисници добијају сажетке вишег квалитета
Унапреди се у професионалца US$ 7.0/m
Нема ограничених функција
Сумирајте локални видео Сумирајте онлајн видео

Добијте квалитетније излазе са више функција

Постаните ПРО
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

Повезани резимеи

Преузимање
Сумирајте локални видео Сумирајте онлајн видео

Добијте квалитетније излазе са више функција

Постаните ПРО




Укупан резиме видео снимака направљених на ТЛДВаи.цом:

2,635

Правила о приватности Услови коришћења Контактирајте нас Developers

Надамо се да ћете уживати у нашем АИ алату. Наш пројекат је развијен са Дјангом .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Маде би Lou