Asimetrik bimodal taqsimot uchun siz ma'lumotlaringizning xususiyati va xususiyatlariga qarab turli xil modellarni ko'rib chiqishingiz mumkin. Gauss aralashmasi modeli (GMM) GMMlarni amalga oshirish nisbatan oson va hisoblash jihatidan samarali bo'lib, ularni murakkab taqsimotlarni modellash uchun mashhur tanlovga aylantiradi. GMMlarning asimetrik bimodal taqsimotlar uchun ba'zi potentsial kamchiliklari dastlabki shartlarga nisbatan sezgirligi va tanlangan klasterlar soni, shuningdek, har bir klaster ichida odatda taqsimlangan ma'lumotlarni qabul qilishidir.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence