TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
ดาวน์โหลด
สร้างบทสรุปไม่จำกัดด้วย AI!
อัปเกรดเป็น PRO US$ 7.0/m
ไม่มีฟังก์ชั่นที่ถูกจำกัด

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.
ผู้ใช้ PRO จะได้รับบทสรุปคุณภาพสูงขึ้น
อัปเกรดเป็น PRO US$ 7.0/m
ไม่มีฟังก์ชั่นที่ถูกจำกัด
สรุปวิดีโอท้องถิ่น สรุปวิดีโอออนไลน์

รับเอาต์พุตที่มีคุณภาพดีขึ้นพร้อมคุณสมบัติเพิ่มเติม

กลายเป็นโปร
Machine Learning Module GMM-EM hyper-parameter hyper-parameter tuning Learning Machine Introduction GMM-EM tuning hyper-parameter

สรุปที่เกี่ยวข้อง

ดาวน์โหลด
สรุปวิดีโอท้องถิ่น สรุปวิดีโอออนไลน์

รับเอาต์พุตที่มีคุณภาพดีขึ้นพร้อมคุณสมบัติเพิ่มเติม

กลายเป็นโปร




บทสรุปทั้งหมดของวิดีโอที่สร้างบน TLDWai.com:

2,635

นโยบายความเป็นส่วนตัว เงื่อนไขการให้บริการ ติดต่อเรา Developers

เราหวังว่าคุณจะสนุกกับเครื่องมือ AI ของเรา โครงการของเราพัฒนาด้วย Django
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | ผลิตโดย Lou