Image of Belajar Regresi dan Klasifikasi Secara Mudah Menggunakan Orange Data Mining

Text

Belajar Regresi dan Klasifikasi Secara Mudah Menggunakan Orange Data Mining



Buku Belajar Regresi dan Klasifikasi Secara Mudah Menggunakan Orange Data Mining Perkembangan teknologi yang ada sekarang memungkinkan terjadinya pemanfaatan data di berbagai aplikasi domain seperti kedokteran, finansial, pendidikan dan lain sebagainya. Hal tersebut didorong dengan semakin banyaknya data yang tersedia di internet yang biasa kita kenal dengan istilah Big Data. Pemanfaatan data dibantu oleh suatu keilmuan bernama data science. Data science merupakan suatu bidang ilmu yang bertujuan untuk melakukan generalisasi berdasarkan ekstraksi pengetahuan yang berasal dari data (Dhar, 2013). Pengetahuan tersebut dapat digunakan untuk mempermudah proses pengambilan keputusan. Kekuatan dari data science yaitu tidak hanya kemampuan untuk menjelaskan kondisi yang terjadi (historical data analysis) tetapi juga kemampuan untuk mendukung keputusan dengan analisis terhadap prediksi masa depan (predictive analysis). Buku ini disusun untuk memenuhi kebutuhan belajar dan pemahaman sains data dan machine learning terutama dengan studi kasus prediksi menggunakan metode regresi. Modul ini berisi langkah-langkah yang dapat diterapkan oleh orang-orang yang belum memiliki kemampuan pemrograman sekalipun. Dengan dihasilkannya buku ini, diharapkan masyarakat dapat lebih memahami penerapan machine learning untuk mengolah dan menganalisis data. Pembahasan di modul ini disajikan dengan tahap demi tahap dan disertai gambar sehingga memudahkan pembaca dalam mengikuti alurnya. Buku ini terdiri dari beberapa pembahasan, diantaranya:

Prolog
Regresi Biaya Asuransi Kesehatan
Regresi Harga Rumah
Klasifikasi Kanker Payudara
Klasifikasi Diabetes
Latihan Soal Klasifikasi
Fondasi Rumah Produktivitas


Ketersediaan

K4011006.312 SAP b.1.ED1 WSD-2024Perpustakaan Fakultas Komputer UDB (006)Tersedia

Informasi Detil

Judul Seri
-
No. Panggil
006.312 SAP b.1.ED1 WSD-2024
Penerbit Deepublish : Yogyakarta.,
Deskripsi Fisik
xiv; 102; 14x20
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
978-623-02-5858-9
Klasifikasi
006.312
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
1
Subyek
Info Detil Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain




Informasi


DETAIL CANTUMAN


Kembali ke sebelumnyaXML DetailCite this