TLDRai.com Too Long; Didn't Read AI TLDWai.com Too Long; Didn't Watch AI
I-download
Gumawa ng walang limitasyong mga buod gamit ang AI!
Mag-upgrade sa PRO US$ 7.0/m
Walang pinaghihigpitang function

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.
Ang mga PRO user ay nakakakuha ng mga buod ng Mas Mataas na Kalidad
Mag-upgrade sa PRO US$ 7.0/m
Walang pinaghihigpitang function
Ibuod ang lokal na video Ibuod ang online na video

Makakuha ng mas magandang kalidad na mga output na may mas maraming feature

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

Mga kaugnay na buod

I-download
Ibuod ang lokal na video Ibuod ang online na video

Makakuha ng mas magandang kalidad na mga output na may mas maraming feature

Maging PRO




Kabuuang buod ng mga video na ginawa sa TLDWai.com:

2,635

Patakaran sa privacy Mga Tuntunin ng Serbisyo Makipag-ugnayan sa amin Developers

Sana ay masiyahan ka sa aming AI tool. Ang aming proyekto ay binuo sa Django .
© 2024 TLDWai.com| VPS.org LLC | Gawa ni Lou