Atur jumlah dan catatan
Stok Total: 80
Subtotal
Rp294.000
Buku Analisis Regresi Menggunakan Bahasa Pemrograman Python - Suprapto
Rp294.000
Pilih buku: 2 buku
- Kondisi: Baru
- Min. Pemesanan: 1 Buah
- Etalase: Programming
Buku Analisis Regresi Menggunakan Bahasa Pemrograman Python Mencari Korelasi Antara Variabel Input Dengan Variabel Output
Penulis Suprapto, S.Si.,M.Si. Ph.D
Yatim Lailun Ni’mah
Institusi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kategori Buku Referensi
Bidang Ilmu Sains dan Teknologi
ISBN 978-623-02-2255-9
Ukuran 17.5×25 cm
Halaman xiv, 198 hlm
Tahun 2021
Sinopsis:
Buku ini merupakan rangkuman catatan penulis dalam mempelajari metode regresi menggunakan pustaka Scikit-Learn di Python. Tentu saja sumber utama yang diacu pada buku ini adalah dokumentasi Scikit-Learn khususnya yang berkaitan dengan model regresi. Kode pada buku ini dijalankan seperti apa adanya, dengan catatan beberapa pustaka perlu ditambahkan agar beberapa fungsi dapat bekerja. Kode dijalankan dengan Python 3.8, Jupyterlab 2.2.0, dan Scikit-Learn 0.23.1.
Pustaka XGBoosting tidak ada di Scikit-Learn, tetapi dapat ditambahkan ke sistem menggunakan pustaka Mlext. Secara umum, buku ini terdiri atas dua bagian. Bagian awal adalah metode regresi linier dan bagian belakang adalah model regresi nonlinier. Model linier umumnya bisa memberikan parameter yang jelas mengenai model yang dibangun. Persamaan regresi dapat diketahui dari koefisien/slope dan intersepsinya. Model nonlinier, di sisi lain lebih merupakan metode ‘kotak hitam’ yang lebih menekankan pada aplikasi pada kebenaran hasil prediksi.
Penulis Suprapto, S.Si.,M.Si. Ph.D
Yatim Lailun Ni’mah
Institusi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kategori Buku Referensi
Bidang Ilmu Sains dan Teknologi
ISBN 978-623-02-2255-9
Ukuran 17.5×25 cm
Halaman xiv, 198 hlm
Tahun 2021
Sinopsis:
Buku ini merupakan rangkuman catatan penulis dalam mempelajari metode regresi menggunakan pustaka Scikit-Learn di Python. Tentu saja sumber utama yang diacu pada buku ini adalah dokumentasi Scikit-Learn khususnya yang berkaitan dengan model regresi. Kode pada buku ini dijalankan seperti apa adanya, dengan catatan beberapa pustaka perlu ditambahkan agar beberapa fungsi dapat bekerja. Kode dijalankan dengan Python 3.8, Jupyterlab 2.2.0, dan Scikit-Learn 0.23.1.
Pustaka XGBoosting tidak ada di Scikit-Learn, tetapi dapat ditambahkan ke sistem menggunakan pustaka Mlext. Secara umum, buku ini terdiri atas dua bagian. Bagian awal adalah metode regresi linier dan bagian belakang adalah model regresi nonlinier. Model linier umumnya bisa memberikan parameter yang jelas mengenai model yang dibangun. Persamaan regresi dapat diketahui dari koefisien/slope dan intersepsinya. Model nonlinier, di sisi lain lebih merupakan metode ‘kotak hitam’ yang lebih menekankan pada aplikasi pada kebenaran hasil prediksi.
Ada masalah dengan produk ini?
ULASAN PEMBELI
Belum ada ulasan untuk produk ini
Beli produk ini dan jadilah yang pertama memberikan ulasan