Monday, May 29, 2017

Mind Maping Machine Learning Algorithm

referensi: http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/

Matlab-AdaBoost for Machine Learning

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.
Diberikan
 (x1,y1),…..(xm,ym);xi∈X,yi∈{-1,+1}

Python-Perceptron

Penulis telah membaca link berikut https://piptools.net/algoritma-adaboost-adaptive-boosting/ dengan menggunakan Adaboost yaitu dengan dasar menggunakan fitur-fitur lemah yang digabungkan menjadi fitur yang kuat untuk melakukan keputusan ditolak dan diterima pada database yang telah ada.



Thursday, May 25, 2017

Matlab-Control Random Generator

Jika kamu menggunakan Matlab untuk melakukan komputasi tidak terlepas kita membutuhkan bilangan random, tapi ini menjadi masalah tersendiri jika terdapat hasil yang berbeda-beda setiap kali melakukan proses komputasi.
Biasanya ini terjadi ketika kamu menggunakan algoritma machine learning yang melibatkan bilangan random sebagai initial valuenya. Bagaimana kita harus membuat menjadi tetap?
Saya gunakan contoh kmeans clustering berikut


Thursday, May 11, 2017

Sekilas Mengenai KFold Validation

Cross Validation merupakan salah satu teknik untuk menilai/memvalidasi keakuratan sebuah model yang dibangun berdasarkan dataset tertentu, yang melibatkan proses K-buah partisi secara acak. 

Kelebihan dari metode ini adalah tidak adanya masalah dalam pembagian data. Setiap data akan menjadi test set sebanyak satu kali dan akan menjadi training set sebanyak K-1 kali. Kekurangan dari metode ini adalah algoritma pembelajaran harus dilakukan sebanyak K kali yang berarti menggunakan K kali waktu komputasi. Berikut contoh Kfold sebanyak Kfold-3.