5.0/ 5.0
100% pembeli merasa puas
1 rating • 0 ulasan
5(1)100%
4(0)0%
3(0)0%
2(0)0%
1(0)0%
Atur jumlah dan catatan
Stok Total: 149
Subtotal
Rp51.800
Data Mining, Algoritma dan Implementasi
Rp51.800
Judul: Data Mining, Algoritma dan Implementasi
Kategori(Sub): Komputer (Ilmu Komputer)
ISBN: 978-623-01-0725-2
Penulis: Muhammad Arhami & Muhammad Nasir
Ukuran⁄Halaman: 16x23 cm² ⁄ xii+212 halaman
Edisi⁄Cetakan: I, 1st Published
Tahun Terbit: 2020
Berat: 292 gram
Harga Normal: Rp 74.000 Diskon 30%
Harga Diskon: Rp51.800
Sinopsis
Buku ini merupakan salah satu buku data mining yang membahas tentang konsep data mining dan juga membahas tahapan implementasi data mining melalui algoritma-algoritma data mining yang diterapkan dalam kehidupan melalui contoh-contoh yang diberikan dalam buku ini.
Algoritma-algoritma yang akan dibahas dalam buku ini meliputi:
1. Algoritma klasifikasi seperti Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayesian Classification, Jaringan Saraf Tiruan;
2. Algoritma klastering meliputi Agglomerative Hierarchy Clustering, Partitional Clustering, algoritma Incremental Clustering;
3. Prediksi seperti regresi linear dan regresi berganda; dan
4. Association rule (kaidah asiosiasi)
Buku ini dapat digunakan oleh berbagai kalangan mulai dari mahasiswa, akademisi sampai dengan praktisi. Buku ini juga dapat dijadikan sebagai bahan ajar dan referensi.
Kategori(Sub): Komputer (Ilmu Komputer)
ISBN: 978-623-01-0725-2
Penulis: Muhammad Arhami & Muhammad Nasir
Ukuran⁄Halaman: 16x23 cm² ⁄ xii+212 halaman
Edisi⁄Cetakan: I, 1st Published
Tahun Terbit: 2020
Berat: 292 gram
Harga Normal: Rp 74.000 Diskon 30%
Harga Diskon: Rp51.800
Sinopsis
Buku ini merupakan salah satu buku data mining yang membahas tentang konsep data mining dan juga membahas tahapan implementasi data mining melalui algoritma-algoritma data mining yang diterapkan dalam kehidupan melalui contoh-contoh yang diberikan dalam buku ini.
Algoritma-algoritma yang akan dibahas dalam buku ini meliputi:
1. Algoritma klasifikasi seperti Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayesian Classification, Jaringan Saraf Tiruan;
2. Algoritma klastering meliputi Agglomerative Hierarchy Clustering, Partitional Clustering, algoritma Incremental Clustering;
3. Prediksi seperti regresi linear dan regresi berganda; dan
4. Association rule (kaidah asiosiasi)
Buku ini dapat digunakan oleh berbagai kalangan mulai dari mahasiswa, akademisi sampai dengan praktisi. Buku ini juga dapat dijadikan sebagai bahan ajar dan referensi.
Ada masalah dengan produk ini?
ULASAN PEMBELI
Belum ada ulasan untuk produk ini
Beli produk ini dan jadilah yang pertama memberikan ulasan