TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Ladda ner
Gör obegränsade sammanfattningar med AI!
Uppgradera till PRO US$ 7.0/m
Inga begränsade funktioner

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-användare får sammanfattningar av högre kvalitet
Uppgradera till PRO US$ 7.0/m
Inga begränsade funktioner
Sammanfatta lokal video Sammanfatta onlinevideo

Få bättre kvalitet med fler funktioner

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

Relaterade sammanfattningar

Ladda ner
Sammanfatta lokal video Sammanfatta onlinevideo

Få bättre kvalitet med fler funktioner

Bli PRO




Total sammanfattning av videor gjorda på TLDWai.com:

2,635

Integritetspolicy Användarvillkor Kontakta oss Developers

Vi hoppas att du gillar vårt AI-verktyg. Vårt projekt är utvecklat med Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Tillverkad av Lou