ALGORITMA MACHINE LEARNING Dengan PYTHON
Keywords:
ALGORITMA MACHINE LEARNING Dengan PYTHONAbstract
Buku ini dibagi menjadi 4 Bab, bab pertama menulis memaparkan bahwa penulis telah mempelajari banyak konsep yang berguna, beberapa konsep yang mungkin membuat Anda sedikit kebingungan. Pembelajaran mesin: ML mengacu pada membuat mesin bekerja lebih baik pada beberapa tugas, menggunakan data yang diberikan. Diantaranya pembelajaran mesin datang dalam berbagai jenis, seperti pembelajaran terawasi, batch, tanpa pengawasan, dan online. Untuk menjalankan proyek ML, mengumpulkan data dalam set pelatihan, lalu mengumpankan set tersebut ke algoritma pembelajaran untuk mendapatkan keluaran, “prediksi”. Jika ingin mendapatkan output yang tepat, sistem harus menggunakan data yang jelas, yang tidak terlalu kecil dan yang tidak memiliki fitur yang tidak relevan. Di bab kedua, mempelajari konsep baru yang berguna dan menerapkan banyak jenis algoritma klasifikasi. Juga konsep baru, seperti: ROC (karakteristik pengoperasian receiver, alat yang digunakan dengan pengklasifikasi biner); Analisis Kesalahan, Cara melatih pengklasifikasi acak menggunakan fungsi Scikit, Memahami Klasifikasi Multi-Output dan multi-Label. Bab ketiga, mempelajari konsep baru, dan mempelajari cara melatih model menggunakan berbagai jenis algoritma, mempelajari kapan harus menggunakan setiap algoritma, termasuk: Penurunan gradien batch, Penurunan gradien mini-batch, Regresi polynomial, Model linier teratur, Regresi punggungan, Regresi Lasso. Bab Terakhir akan membahas tentang algoritma pembelajaran mesin diantaranya regresi linier, kompleksitas komputasi, dan penurunan gradien.
References
