Machine Learning 5E

Pada unsupervised terdapat clustering, salah satu contoh teknik clustering adalah

• K- means

• Gausian mixture

• Graphical

• Regression

below are Strengths of python, except

• Easy to learn and understand

• Multi-purpose language

• Scalability

• No proper scopes for Python variables

Permasalahan supervised learning dapat dikelompokan menjadi masalah

• Clustering problems dan association problems

• Regression problem dan classification problem

• Association problems dan classification problems

• Regression problems dan classification problems

Yang bukan package pada phyton

• Pandas

• Numpy

• Seaborn

• Matlopip

Manakah yang bukan termasuk sifat dari machine learning

• Cara pikir induktif

• Cara pikir deduktif

• Kecerdasan kognitif

• Statistik

Manakah yang bukan cara untuk mengatasi overfitting

• menggunakan orde rendah

• menambah jumlah data

• mengubah data

• regularisasi

Algoritma yang mempunyai kemampuan untuk berinteraksi dengan proses belajar yang dilakukan, algoritma ini akan memberikan poin (reward) saat model yang diberikan semakin baik atau mengurangi poin (error) saat model yang dihasilkan semakin buruk

• Reinforcement Learning

• Semi-supervised Learning

• Unsupervised Learning

• Supervised Learning

Manakah pernyataan yang tepat untuk pendeskripsian tipe Unsupervised

• Data yang ada diberikan real value, numerical atau floating point, agar dapat mencoba mendeteksi harga saham di kemudian hari.

• Data tidak diberikan label, tapi secara otomatis dibagi berdasarkan kemiripan dan struktur lain dari data tersebut.

• Data digunakan untuk melakukan pemberian label If dan Else yang digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan tree pengambil keputusan.

• Data yang ada memiliki label, menentukan if dan Else berdasarkan kemiripan yang mencoba mendeteksi real value .

Manakah dari gambar di bawah ini yang termasuk POLINOM ORDE-1

• 
• 
• 
• 

Contoh algoritma yang digunakan dalam Reinforcement Learning (RL) pada machine learning adalah

• Nearest Neighbour

• Naïve Bayes

• K-Means Clustering Algorithm

• Markov Decision Process