Hainbat modelo daude, eta, hala ere, zure datuen izaera eta ezaugarrien arabera, libreki pentsatu ahal izango duzu. Gauss Mod modelu nahasia (GMM) nahiko erraza da banaketa konplexurako aukera ezaguna izateko. GMM- ren ordezko batzuk, bimodmetrikoaren distribuzioa behar dute, adibidez, hasierako baldintzen arabera, eta datu multzo bakoitzean zenbat eta txikiagoa izan, orduan eta txikiagoa. Hala ere, arazo horiek normalean banatutako datu multzo bakoitzaren barruan sar daitezke. Arazo horiek eredu zorrotzeko eta parametroak erabil daitezke. Kernelaren dentsitatea izan daiteke. KDE- ren errendatze leuna eta optiferentzien estimaziorako. Adibidez, GMM- ren zatitzaile bakoitzak datu bakoitzaren banaketa estandar gisa lan egiten du, adibidez, adibidez, hainbat datu- mugaketa eta biraketa gehiago behar dira. KDE- ren kasuan, hainbat datu- ren disdirdiradifikazioas- ko abiaduran. Honen ondorioz, hainbat funtzio- depen edo gehiago behar dira, adibidez, hainbat datu- ko emaitzarekin.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence