| Judul | Belajar Machine Learning : Teori Dan Praktik |
| Pengarang | Rifkie Primartha |
| Penerbitan | Bandung : Informatika, 2018 |
| Deskripsi Fisik | xii, 484 hlm :Ilus ;16 x 24 cm |
| ISBN | 978-602-6232-67-0 |
| Subjek | Kecerdasan Buatan |
| Abstrak | Buku ini membahas konsep dasar machine learning dan algoritma machine learning yang populer. pada setiap bab yang terkait dengan algoritma machine learning, telah disertakan contoh-contoh dan latihan menggunakan R. aplikasi R merupakan aplikasi statistika yang akhir-akhir ini semakin populer. didalam buku ini dijelaskan konsep dasar R dengan beberapa contoh soal matematika, neural network, supervised learning, unsupervised leraning, dan bagaimana memahami daraserta mengolah data untuk keperluan latihan. |
| Bahasa | Indonesia |
| Bentuk Karya | Bukan fiksi atau tidak didefinisikan |
| Target Pembaca | Umum |
| No Barcode | No. Panggil | Akses | Lokasi | Ketersediaan |
|---|---|---|---|---|
| 00000010029 | 006.3 RIF b | Dapat dipinjam | Perpustakaan Atma Luhur - Rak 000 | Dipinjam |
| 00000010030 | 006.3 RIF b | Dapat dipinjam | Perpustakaan Atma Luhur - Rak 000 | Tersedia |
| Tag | Ind1 | Ind2 | Isi |
| 001 | INLIS000000000005546 | ||
| 005 | 20191206111044 | ||
| 007 | ta | ||
| 008 | 191206################g##########0#ind## | ||
| 020 | # | # | $a 978-602-6232-67-0 |
| 035 | # | # | $a 0010-1219000049 |
| 082 | # | # | $a 006.3 |
| 084 | # | # | $a 006.3 RIF b |
| 100 | 0 | # | $a Rifkie Primartha |
| 245 | 1 | # | $a Belajar Machine Learning : $b Teori Dan Praktik |
| 260 | # | # | $a Bandung :$b Informatika,$c 2018 |
| 300 | # | # | $a xii, 484 hlm : $b Ilus ; $c 16 x 24 cm |
| 520 | # | # | $a Buku ini membahas konsep dasar machine learning dan algoritma machine learning yang populer. pada setiap bab yang terkait dengan algoritma machine learning, telah disertakan contoh-contoh dan latihan menggunakan R. aplikasi R merupakan aplikasi statistika yang akhir-akhir ini semakin populer. didalam buku ini dijelaskan konsep dasar R dengan beberapa contoh soal matematika, neural network, supervised learning, unsupervised leraning, dan bagaimana memahami daraserta mengolah data untuk keperluan latihan. |
| 650 | # | 4 | $a Kecerdasan Buatan |
| 990 | # | # | $a 09774/SAL/P |
| 990 | # | # | $a 09775/SAL/P |
Content Unduh katalog
Karya Terkait :