HTML CSS JAVASCRIPT SQL PYTHON PHP HOW TO W3.CSS JAVA JQUERY C++ R React
ภาษาไทย Afrikaans العربية čeština Deutsch Español Français हिन्दी Bahasa Indonesia Italiano 日本語 한국어 မြန်မာဘာသာ Nederlands Polski Português Русский Türkçe Tiếng Việt

Tutorial Python

RUMAH Python Pengenalan Python Python Memulai Sintaks Python Komentar Python Variabel Python
Python Variables Variable Names Assign Multiple Values Output Variables Global Variables Variable Exercises
Tipe Data Python Nomor Python Pengecoran Python String Python
Python Strings Slicing Strings Modify Strings Concatenate Strings Format Strings Escape Characters String Methods String Exercises
Python Boolean Operator Python Daftar Python
Python Lists Access List Items Change List Items Add List Items Remove List Items Loop Lists List Comprehension Sort Lists Copy Lists Join Lists List Methods List Exercises
Tuple Python
Python Tuples Access Tuples Update Tuples Unpack Tuples Loop Tuples Join Tuples Tuple Methods Tuple Exercises
Set Python
Python Sets Access Set Items Add Set Items Remove Set Items Loop Sets Join Sets Set Methods Set Exercises
Kamus Python
Python Dictionaries Access Items Change Items Add Items Remove Items Loop Dictionaries Copy Dictionaries Nested Dictionaries Dictionary Methods Dictionary Exercise
Python Jika...Lain Python Sementara Loop Python Untuk Loop Fungsi Python Python Lambda Array Python Kelas/Objek Python Warisan Python Python Iterator Lingkup Python Modul Python Tanggal Python Python Matematika Python JSON Python RegEx Python PIP Python Coba...Kecuali Masukan Pengguna Python Pemformatan String Python

Penanganan Berkas

Penanganan File Python File Baca Python Python Tulis/Buat File Python Hapus File

Modul Python

Tutorial NumPy Panduan Panda Tutorial sip

Python Matplotlib

Pengantar Matplotlib Matplotlib Memulai Matplotlib Pyplot Merencanakan Matplotlib Penanda Matplotlib Garis Matplotlib Label Matplotlib Kotak Matplotlib Subplot Matplotlib Penyebaran Matplotlib Matplotlib Bar Histogram Matplotlib Bagan Pai Matplotlib

Pembelajaran mesin

Mulai Mode Median Rata-rata Standar Deviasi Persentil Distribusi Data Distribusi Data Normal Plot Pencar Regresi linier Regresi Polinomial Regresi Berganda Skala Kereta/Tes Pohon Keputusan

Python MySQL

MySQL Memulai MySQL Buat Basis Data MySQL Buat Tabel Sisipan MySQL MySQL Pilih MySQL Dimana MySQL Dipesan Oleh Hapus MySQL Tabel Drop MySQL Pembaruan MySQL Batas MySQL MySQL Bergabung

Python MongoDB

MongoDB Memulai MongoDB Buat Basis Data MongoDB Buat Koleksi Sisipan MongoDB Temukan MongoDB Permintaan MongoDB Sortir MongoDB Hapus MongoDB Koleksi Jatuhkan MongoDB Pembaruan MongoDB Batas MongoDB

Referensi Python

Ikhtisar Python Fungsi bawaan Python Metode String Python Metode Daftar Python Metode Kamus Python Metode Tuple Python Metode Set Python Metode File Python Kata Kunci Python Pengecualian Python Daftar Istilah Python

Referensi Modul

Modul Acak Modul Permintaan Modul Statistik Modul Matematika Modul cMath

Python Bagaimana caranya?

Hapus Duplikat Daftar Membalikkan String Tambahkan Dua Angka

Contoh Python

Contoh Python Kompilator Python Latihan Python Kuis Python Sertifikat Python

Pembelajaran mesin

❮ Sebelumnya Berikutnya ❯

Machine Learning membuat komputer belajar dari mempelajari data dan statistik.

Machine Learning adalah langkah menuju kecerdasan buatan (AI).

Machine Learning adalah program yang menganalisis data dan belajar memprediksi hasilnya.

Mulai dari mana?

Dalam tutorial ini kita akan kembali ke matematika dan mempelajari statistik, dan bagaimana menghitung angka penting berdasarkan kumpulan data.

Kita juga akan belajar bagaimana menggunakan berbagai modul Python untuk mendapatkan jawaban yang kita butuhkan.

Dan kita akan belajar bagaimana membuat fungsi yang mampu memprediksi hasil berdasarkan apa yang telah kita pelajari.

Himpunan data

Dalam pikiran komputer, kumpulan data adalah kumpulan data apa pun. Itu bisa apa saja mulai dari array hingga database lengkap.

Contoh array:

[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

Contoh database:

nama belakangWarnaUsiaKecepatanAutoPass
BMWmerah599kamu
Volvohitam786kamu
VWAbu-abu887n
VWputih788kamu
Mengarungiputih2111kamu
VWputih1786kamu
Teslamerah2103kamu
BMWhitam987kamu
VolvoAbu-abu494n
Mengarungiputih1178n
ToyotaAbu-abu1277n
VWputih985n
Toyotabiru686kamu

Dengan melihat array, kita dapat menebak bahwa nilai rata-rata mungkin sekitar 80 atau 90, dan kita juga dapat menentukan nilai tertinggi dan terendah, tetapi apa lagi yang bisa kita lakukan?

Dan dengan melihat database kita dapat melihat bahwa warna yang paling populer adalah putih, dan mobil tertua adalah 17 tahun, tetapi bagaimana jika kita dapat memprediksi jika sebuah mobil memiliki AutoPass, hanya dengan melihat nilai lainnya?

Itulah gunanya Pembelajaran Mesin! Menganalisis data dan memprediksi hasilnya!

Dalam Pembelajaran Mesin, bekerja dengan kumpulan data yang sangat besar adalah hal yang umum. Dalam tutorial ini kami akan mencoba membuatnya semudah mungkin untuk memahami berbagai konsep pembelajaran mesin, dan kami akan bekerja dengan kumpulan data kecil yang mudah dipahami.

Tipe Data

Untuk menganalisis data, penting untuk mengetahui jenis data apa yang kita hadapi.

Kita dapat membagi tipe data menjadi tiga kategori utama:

  • numerik
  • kategoris
  • Urut

Data numerik adalah angka, dan dapat dibagi menjadi dua kategori numerik:

  • Data Diskrit
    - angka yang terbatas pada bilangan bulat. Contoh: Banyaknya mobil yang lewat.
  • Data Berkelanjutan
    - angka yang bernilai tak terbatas. Contoh: Harga suatu barang, atau ukuran suatu barang

Data kategoris adalah nilai yang tidak dapat diukur satu sama lain. Contoh: nilai warna, atau nilai ya/tidak.

Data ordinal seperti data kategorikal, tetapi dapat diukur satu sama lain. Contoh: nilai sekolah dimana A lebih baik dari B dan seterusnya.

Dengan mengetahui tipe data dari sumber data Anda, Anda akan dapat mengetahui teknik apa yang digunakan saat menganalisisnya.

Anda akan belajar lebih banyak tentang statistik dan menganalisis data di bab-bab berikutnya.

❮ Sebelumnya Berikutnya ❯