7,924 ViewsSetelah kalian belajar mengenai regresi linear sederhana disini, tentu akan timbul problem yang lainnnya yaitu tidak semua permasalahan 2 variabel saja pada kondisi real dilapangan, misalkan saja beberapa variabel akan mempengaruhi variabel output, nah untuk topik ini dipecahkan menggunakan Regresi Linear Berganda. Secara umum Regresi Linear Berganda / Multi Regression bekerja dengan persamaan umum… Read More »
7,211 ViewsSinopsis Kalau kalian sedang bekerja untuk analisis forecasting tentu akan berhadapan dengan cara mengukur kinerja sebuah algoritma forecasting yaitu antara hasil prediksi dan aktualnya. Selain menggunakan Root Mean Square, kalian bisa menggunakan rumus berikut
4,267 Views Sinopsis AdaBoost termasuk algoritma machine learning yang menggunakan beberapa ciri fitur lemah yang digabung secara linear menjadi ciri fitur kuat. Menggunakan teknik iterasi dalam melakukan update bobot ditiap iterasi. Berikut perhitungan secara matematikanya.
2,825 ViewsSinopsis Menurut wikipedia diterangkan sebagai berikut: Algoritma k-nearest neighbor (k-NN atau KNN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.Data pembelajaran diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi merepresentasikan fitur dari data. Ruang ini dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi data pembelajaran. Sebuah titik… Read More »
4,131 ViewsSinopsis Melanjutkan pembahasan Support Vector Machine menggunakan function built in di Matlab yaitu fitsvm, tentu kalian tahu apakah kernel function nya bisa diubah? Modifikasi Kernel Function di SVM sangat memungkinkan walaupun function fitsvm di matlab secara default sudah mempunyai 3 jenis kernel yang bisa kalian gunakan yaitu linear, radial basis / gaussian, dan yang… Read More »
5,345 ViewsSinopsis Kali ini kalian akan belajar mengenai Machine Learning dengan metode Support Vector Machine. Kalian akan pelajari secara mudah sekali mengenai vector machine secara langkah demi langkah. Pembahasan ini didasari atas pertanyaan masuk ke email mengenai link berikut http://www.softscients.web.id/2018/01/classification-with-support-vector.html#more
4,992 ViewsSinopsis Pembahasan machine learning dimulai dari dasar-dasar nya dulu secara bertahap agar kalian paham dan tidak pusing. Sejarah machine learning ketika diperkenalkannya algoritma perceptron. Algoritma ini cikal bakal mengenai soft computing dalam menangani masalah dalam dunia real yang begitu kompleks variabelnya serta banyak mengandung data bersifat nonlinear. Secara umum pembahasan perceptron yaitu model persamaan… Read More »
3,197 ViewsSinopsis Penggunaan Machine Learning dengan algoritma neural network backpropagation yang melibatkan seperti arsitektur diatas berupa bias sangat lah berpengaruh secara signifikan terhadap proses pelatihan yaitu epoch dan hasil error yang didapat. Kalian bisa menggunakan library pybrain dalam melakukan simulasi ini, sekedar kalian tahu, neural network backpropagation sangat cocok untuk diterapkan dalam kasus nonlinear, secara… Read More »
2,730 ViewsSinopsis Bila ditemui kasus mengenai non linear selain bisa menggunakan SVM (Support Vector Machine), kita juga bisa menggunakan ELM yaitu The Extreme Learning Machine (ELM from now on) was proposed by [Huang et al., 2006]. It is used in a multilayered structure with one neural hidden layer (Single Layer Feedforward Network, SLFN from now… Read More »
2,265 ViewsSinopsis Setiap pengambilan keputusan untuk memilih sesuatu, seseorang akan didasari dengan beberapa kriteria. Masing-masing kriteria mempunyai nilai tersendiri bagi seorang pengambil keputusan atau disebut pembobotan. Algoritma SAW (Simple Additive Weighting) adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk pengambilan keputusan yang mempunyai nama lain algoritma MFEP (Multi Factor Evaluation Process).