Perkuliahan 7 (22-10-2021)

 Support Vector Machine

  •           Konsep Klasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM) adalah mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah du akelas data
  •           Ide sederhana dari SVM adalah memaksimalkan margin, yang merupakan jarak pemisah antara kelas data
  •           SVM mampu bekerja pada dataset yang berdiensi tinggi dengan menggunakan kernel titik
  •           SVM hanya menggunakan beberapa titik data terpilih yang berkontribusi (Support Vector) untuk membentuk model yang akan digunakan dalam proses klasifikasi.

Tujuan

  •           Mencari Hyperlane maksimum

Definisi Dasar

  •           Decision Boundary : Pemisah antar class – hyperlane
  •           Margin : Jarak terdekat dari decision boundary dengan data yang ingin dipisahkan
  •          Support Vector : anggota kelas yang berperan untuk menentukan margin

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Perkuliahan 2 (17-09-2021)

  Machine Learning bahan utamanya adalah data Data yang diproduksi bisa mencapai zeta. Bidang bidang yang menghasilkan data banyak, yaitu terutama  social media. Perbedaan data terstruktur & Data tidak terstrukturData Terstruktur           - Sudah tertabulasi (terdata gampang)         2. Data Tidak Terstruktur           - Data – data berupa teks Perbedaan Data dan Informasi         1. Data :                  Data adalah fakta mentah atau rincian peristiwa yang belum diolah, yang terkadang tidak                dapat diterima oleh akal pikiran dari penerima tersebut, maka dari itu data harus diolah terlebih           dahulu menjadi informasi unuk dapat diterima oleh penerima         2. Informasi :   ...
Read more