sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "rebmix em".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
REBMIX & EM strategija z uporabo trenutnega histogramskega predprocesiranja po vsej verjetnosti ni najuporabnejša za veliko dimenzionalne probleme.
Je pa, kot je razvidno iz praktičnih primerov, uporaba izčrpne strategije REBMIX & EM bolj plodna in lahko poda boljši model.
V primerih, ko imamo na voljo več časa za oceno modela, je uporaba izčrpne strategije REBMIX & EM bolj zaželena.
V prvem delu eksperimenta smo želeli čim podrobneje testirati vse REBMIX & EM strategije na simuliranih primerih razvrščanja.
Za minimalno marginalno število razredov smo izbrali vmin. = 2 in maksimalno vmaks. = 100; - best strategijo, ki predstavlja najboljšo REBMIX & EM strategijo.
Za minimalno marginalno število razredov smo določili vmin. = 2, za maksimalno vmaks. = 100; - equal strategijo, ki predstavlja enotno REBMIX & EM strategijo.
Na koncu so se REBMIX & EM strategije izkazale kot precej računsko sprejemljivejše, saj so za oceno optimalnega GMM večinoma potrebovale manj časa.
V prejšnjih dveh poglavjih smo prikazali veliko načinov, ki nam lahko pomagajo pri oceni parametrov GMM s pomočjo REBMIX & EM strategij.
Tako so pri sintetičnih primerih, ki so vzorčeni z zelo majhnim številom podatkov, strategije REBMIX & EM edine uspele oceniti nedegenerativni GMM.
REBMIX & EM strategije tako ne izboljšajo samo vrednosti kriterijev, temveč tudi ponudijo boljše vrednosti aplikativnih cenilk, in sicer MISE in ARI.
Pri izčrpni REBMIX & EM strategiji imamo lahko veliko kandidatnih modelov, ki imajo enako število komponent, vendar različne preostale parametre modela Θ.
Na koncu je imela strategija standalone precej slabše rezultate kot ostale REBMIX & EM strategije.
Zaradi tega se bomo osredinili na klasifikacijo, in kako lahko uporabimo GMM in REBMIX & EM strategije za potrebe le-te.
S to raziskavo smo pokazali, da to lahko naredimo tudi s klasifikacijo na podlagi GMM s pomočjo REBMIX & EM strategij.
Za pridobitev rezultatov smo uporabili veliki nabor različnih parametrov za REBMIX & EM strategije.
Po drugi strani sta se uvedeni strategiji REBMIX & EM pokazali kot zelo učinkoviti.
Za opomnik in osvežitev znanja, predstavljenega v poglavju 2, potrebujemo korak predprocesiranje opazovanj za izvajanje REBMIX-algoritma ali različnih REBMIX & EM strategij [57].
Za vsako metodo (izbrali smo le exhaustive iz nabora REBMIX & EM, ker je bila najboljša) smo vizualizirali rezultate na Sliki 4.12.
Strategija best je imela ponovno najslabši rezultat med vsemi REBMIX % EM strategijami.
Prikrojili smo tri različne REBMIX & EM strategije za različne paradigme strojnega učenja.