Selamat Datang

Naive Bayes: Konsep dan Cara Kerja

Naive Bayes adalah algoritma supervised learning yang menggunakan probabilitas untuk melakukan klasifikasi. Berbeda dengan KNN yang menggunakan jarak, Naive Bayes menggunakan Teorema Bayes untuk menghitung probabilitas suatu data termasuk dalam kelas tertentu.

Naive Bayes: Studi Kasus dan Penyelesaian menggunakan MultinomialNB

Studi kasus sebuah sistem email ingin mengklasifikasikan apakah email yang masuk termasuk SPAM atau BUKAN SPAM (HAM) berdasarkan kata-kata yang muncul di dalam email tersebut.

Naive Bayes: Implementasi Program Dengan Python Menggunakan Scikit-Learn

K-Nearest Neighbors (KNN): Implementasi Dengan Python menggunakan Scikit-Learn

K-Nearest Neighbors (KNN): Studi Kasus dan Penyelesaian nya

Studi kasus sebuah toko online ingin memprediksi apakah seorang pelanggan akan membeli atau tidak membeli produk

K-Nearest Neighbors (KNN): Konsep dan Cara Kerja

KNN (K-Nearest Neighbors) adalah algoritma dalam Machine Learning yang mengklasifikasikan atau memprediksi data baru berdasarkan kemiripan dengan sejumlah data terdekat (tetangga) di dataset.