तो, के-साधनों में समूहों की इष्टतम संख्या का "विचार" प्राप्त करना अच्छी तरह से प्रलेखित है। मुझे गाऊसी मिश्रण में ऐसा करने पर एक लेख मिला , लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं इससे सहमत हूं, इसे बहुत अच्छी तरह से नहीं समझें। वहाँ है ... यह करने का तरीका gentler?
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क्या आप लेख का हवाला दे सकते हैं, या कम से कम उस कार्यप्रणाली की रूपरेखा तैयार कर सकते हैं जो वह प्रस्तावित करता है? अगर हम बेसलाइन को नहीं जानते हैं तो ऐसा करने के लिए "जेंटलर" तरीके से आना मुश्किल है:
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जूलमैन
ज्योफ मैकलाचलन और अन्य ने मिश्रण वितरण पर किताबें लिखी हैं। मुझे यकीन है कि ये मिश्रण में घटकों की संख्या निर्धारित करने के लिए दृष्टिकोण शामिल हैं। आप शायद वहाँ देख सकते हैं। मैं जुम्मन से सहमत हूं कि आपके भ्रम को दूर करना सबसे अच्छा होगा यदि आप हमें संकेत देंगे कि यह क्या है जिसके बारे में आप भ्रमित हैं।
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माइकल आर। चेर्निक
अध्यक्षीय पहचान के लिए वृद्धिशील k- साधनों के आधार पर गाऊसी मिश्रणों की अनुमानित इष्टतम संख्या .... इसका शीर्षक है, यह डाउनलोड करने के लिए स्वतंत्र है। यह मूल रूप से समूहों की संख्या को 1 से बढ़ाता है जब तक आप यह नहीं देखते कि दो क्लस्टर एक दूसरे के बीच निर्भर हो जाते हैं, ऐसा कुछ। धन्यवाद!
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जेकीहुआ
केवल उन घटकों की संख्या का चयन क्यों नहीं किया जाता है जो संभावना के क्रॉस-वेलिडेशन अनुमान को अधिकतम करते हैं? यह कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है, लेकिन मॉडल चयन के लिए ज्यादातर मामलों में क्रॉस-वैरिफिकेशन को हराना मुश्किल है, जब तक कि ट्यून करने के लिए बड़ी संख्या में पैरामीटर नहीं हैं।
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डिक्रान मार्सुपियल
क्या आप थोड़ा समझा सकते हैं कि संभावना का क्रॉस-वेलिडेशन अनुमान क्या है? मुझे अवधारणा के बारे में पता नहीं है। धन्यवाद।
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जेक्विहुआ
