TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
Зеркашӣ кунед
Бо AI хулосаҳои номаҳдуд созед!
Ба PRO навсозӣ кунед US$ 7.0/m
Функсияҳои маҳдуд надоранд

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.
Истифодабарандагони PRO хулосаҳои сифати баланд мегиранд
Ба PRO навсозӣ кунед US$ 7.0/m
Функсияҳои маҳдуд надоранд
Видеои маҳаллиро ҷамъбаст кунед Видеои онлайнро ҷамъбаст кунед

Бо хусусиятҳои бештар баромадҳои сифати беҳтар ба даст оред

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

Ҷамъбасти марбут

Зеркашӣ кунед
Видеои маҳаллиро ҷамъбаст кунед Видеои онлайнро ҷамъбаст кунед

Бо хусусиятҳои бештар баромадҳои сифати беҳтар ба даст оред

PRO шудан




Хулосаи умумии видеоҳое, ки дар TLDWai.com сохта шудаанд:

2,635

Сиёсати Корбурди Маълумоти Шахсӣ Шартҳои хизматрасонӣ Бо мо тамос гиред Developers

Мо умедворем, ки шумо аз асбоби AI-и мо лаззат мебаред. Лоиҳаи мо бо Django таҳия шудааст.
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Аз ҷониби Lou