Sunday, February 19, 2017

Buku Belajar Machine Learning dengan Python-Extreme Learning Machine


Seiring dengan meningkatnya traffic dan kemudahan dalam mengelola content, kami mengucapkan banyak terima kasih kepada para pembaca setia pada blog www.softscients.web.id

Per 19 Maret 2020, kami sedang melakukan migrasi ke domain dan hosting yang lebih baik yaitu
Semoga dengan alamat domain dan hosting terbaru akan semakin memudahkan para pembaca dalam mencari materi/content. Migrasi dilakukan secara bertahap yang membutuhkan waktu yang cukup lama jadi jangan kuatir selama migrasi akan dilakukan secara hati-hati untuk memimalkan broken link
Buku Belajar Machine Learning dengan Python-Extreme Learning Machine
Bila ditemui kasus mengenai non linear selain bisa menggunakan SVM (Support Vector Machine), kita juga menggunakan ELM. 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 on). The first step is to initialize at random the weights connecting the input and the hidden layer. Thus, it will only be necessary to optimize the weights connecting the hidden layer and the output layer. In order to do this, the Moore-Penrose pseudoinverse [Rao and Mitra, 1972] matrix will be used.


References.
[Huang et al., 2006] Huang, G. B., Zhu, Q. Y., and Siew, C. K. (2006). Extreme learning machine: Theory and applications, Neurocomputing, volume 70, 489-501.
[Haykin, 1998] Haykin, S. (1998). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice-Hall.
[Rao and Mitra, 1972] Rao, C. R. and Mitra, S. K. (1972). Generalized Inverse of Matrices and It’s Applications. Wiley.

Buku Belajar Machine Learning dengan Python-Extreme Learning Machine
Penulis menggunakan dataset iris sebagai berikut
Buku Belajar Machine Learning dengan Python-Extreme Learning Machine
Penulis menggunakan visualisasi 3D yang hanya mengambil 3 parameter saja, sehingga ditampilkan sebagai berikut
Buku Belajar Machine Learning dengan Python-Extreme Learning Machine
Penulis menggunakan Python menghasilkan berikut
Buku Belajar Machine Learning dengan Python-Extreme Learning Machine

Buku Belajar Machine Learning dengan Python-Extreme Learning Machine
Bisa memprediksi pada proses training sebesar 94,7%
https://en.wikipedia.org/wiki/Extreme_learning_machine
http://www.ntu.edu.sg/home/egbhuang/

Buku Belajar Pemrogaman Matlab - Formating Text Output Fprintf


Seiring dengan meningkatnya traffic dan kemudahan dalam mengelola content, kami mengucapkan banyak terima kasih kepada para pembaca setia pada blog www.softscients.web.id

Per 19 Maret 2020, kami sedang melakukan migrasi ke domain dan hosting yang lebih baik yaitu
Semoga dengan alamat domain dan hosting terbaru akan semakin memudahkan para pembaca dalam mencari materi/content. Migrasi dilakukan secara bertahap yang membutuhkan waktu yang cukup lama jadi jangan kuatir selama migrasi akan dilakukan secara hati-hati untuk memimalkan broken link


kalian bisa lanjut baca lagi di  http://softscients.com/2020/03/29/buku-belajar-pemrogaman-matlab-formating-text-output/




Bagi kalian yang suka menggunakan Matlab untuk melihat output menggunakan terminal, bisa koq kalian atur format keluarannya. Untuk mengontrol output text di matlab, bisa menggunakan function fprintf agar lebih rapi



clc;clear all;close all;
disp('formating text in matlab')
disp('www.softscients.web.id')
disp('==============================')
disp('i         |sin(i)     |cos(i)')
disp('==============================')
for i =0:30:100
    formatSpec = '%3.0f \t %8.3f \t %8.3f \n';
    fprintf(formatSpec,i,sin(i),cos(i))
end

 

Friday, February 10, 2017

Metode Query Matching

Selain digunakan untuk melakukan pencocokan secara cepat terhadap tindak plagarisme, metode Winnowing, Rabin Karp, serta Manber sebenarnya dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi terhadap pengunjung/customer untuk mendapatkan query yang cocok. Seperti contoh berikut