1,863 ViewsSinopsis Berikut penulis sajikan dataset yang mungkin berguna untuk melakukan banyak ujicoba teknik classifier https://www.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathworks-dot-com/products/statistics/classification-learner/files/ClassificationLearner_Example_Datasets.mat Terdiri dari

1,753 Viewswww.softscients.com | Bila kita bekerja dengan menggunakan machine learnig, tentu kita membutuhkan  beragam dataset. Penulis sajikan link berikut untuk dataset image beberapa category http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/ berisi informasi sebagai berikut

3,532 ViewsSinopsis Algoritma Clustering yang paling sering dibahas dan digunakan yaitu K-Mean Clustering, namum algoritma tersebut kurang robust jika menghadapi dataset yang bersifat non linear karena hanya mengandalkan jarak ke titik centroid tanpa ada atribut yang lainnya. Hal ini berbeda dengan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering yang mempunyai atribut jarak juga mempunyai nilai keanggotannya sehingga sangat… Read More »

1,637 ViewsSinopsis Smoothing The Data and Find Major Peaks – Latar belakang tulisan ini dibuat ketika Penulis menjumpai sebuah plot data tidak semulus yang dibayangkan yaitu  Projected Integral Image. Data yang secara real didapatkan akan banyak terdapat beberapa gangguan sehingga plot data tersebut tidak semulus apa yang kita harapkan, oleh hal tersebut, maka diperlukan beberapa… Read More »

1,426 ViewsParticle Swarm Optimization merupakan salah satu teknik heuristik untuk mencari solusi optimal dari fungsi objektif yang tidak ribet dengan meniru perilaku kawanan hewan, sedangkan NN Backpropagation dikenal handal dalam kasus klasifikasi dan dataset dalam ruang dimensi N yang bersifat non linear. Hibrid kedua diatas tentu sangat menarik, semuanya handal dalam masing-masing kasus. Nah, penulis… Read More »

4,507 ViewsSinopsis Algoritma Metaheuristik untuk kebutuhan optimasi yaitu Algoritma Kunang-Kunang / FireFly. Kalian bisa pelajari algoritma dibawah ini, OK Langsung saja, sebuah persamaan berikut dengan fungsi objektif

7,308 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 »

6,829 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  

3,992 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.  

2,543 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 »