Midterm Review. Haojun Li. May 9, Haojun Midterm Review May 9, / 13
|
|
- Adi Dharmawijaya
- 4 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Midterm Review Haojun Li May 9, 2019 Haojun Midterm Review May 9, / 13
2 Table of Contents 1 Kernel 2 Generative Models (NB, GDA) 3 Bias-Variance Haojun Midterm Review May 9, / 13
3 Table of Contents 1 Kernel 2 Generative Models (NB, GDA) 3 Bias-Variance Haojun Midterm Review May 9, / 13
4 Kernel Recap Core idea: reparametrize parameter θ as a linear combination of featurized vectors. θ = n i=1 β iφ( x (i) ) A kernel matrix K is a valid (mercer) kernel function if it is a PSD. Suppose K(x (i), x (j) ) = K ij [ ] 1 0 If K = then is K a valid kernel function? 0 0 [ ] 3 5 If K = then is K a valid kernel function? 5 3 Haojun Midterm Review May 9, / 13
5 Kernel Question (Midterm FA18) Let us attempt to kernelize k-means algorithm. Consider the following update formula: step 1: step 2: c (i)[t+1] := arg min µ [t+1] j := j x (i) µ [t] j 2 m i=1 1{c(i)[t+1] = j}x (i) m i=1 1{c(i)[t+1] = j} We seek to combine this into a single formula while also applying the kernel trick to allow infinite dimensional features. Complete the derivation below: c (i)[t+1] := arg min j φ(x (i) ) µ j 2 := Haojun Midterm Review May 9, / 13
6 Table of Contents 1 Kernel 2 Generative Models (NB, GDA) 3 Bias-Variance Haojun Midterm Review May 9, / 13
7 GLM Recap Exponential family is P(y; η) = b(y) exp(η T T (y) a(η)) Universal GLM update formula: θ := θ + α(y h(x))x At test time, we want to make a prediction: h(x) = E[y x] = a (η) We parametrize η as η = θ T x. (Or, if η is vector-valued, then η i = θ T i x) Assume that we have an exponential distribution What is b(y), η, T (y) and a(η)? p(y; λ) = λe λy Haojun Midterm Review May 9, / 13
8 Generative Algorithm Recap We make a strong assumption about how our data and labels are generated. Discriminative Algorithms - models p(y x; θ) directly Generative Algorithms - models p(x, y; φ) = p(x y; φ)p(y; φ) Basic formulation: Model the label as p(y); model the data as p(x y) Haojun Midterm Review May 9, / 13
9 GLM + Generative Algorithm Question (Fall 2017 Midterm 3a) We examine a Generalized Discriminant Analysis (Generalized GDA) We model p(y = 1; φ) = φ where y Bernoulli(φ). We model p(x y = k; η k ) = b(x) exp(η T k T (x) a(η k)) where T (x) = x and k {0, 1} denotes the class label. Show that the decision boundary is linear by showing the posterior distribution is p(y x; η 0, η 1, φ) = exp( (θ 0 + θ 1 x)) Haojun Midterm Review May 9, / 13
10 Table of Contents 1 Kernel 2 Generative Models (NB, GDA) 3 Bias-Variance Haojun Midterm Review May 9, / 13
11 Learning Theory Bias-Variance trade off: Test MSE = σ 2 + (Bias(ˆf (x))) 2 + Var(ˆf (x)) High σ means noisy data, nothing much we can do here so we are screwed if the training data is too noisy. High Bias is correlated with underfitting, your model is unable to correctly model the distribution. High Variance is correlated with overfitting, your model is too able to model the distribution. Haojun Midterm Review May 9, / 13
12 Learning Theory (Supervised) (Fall 2018 Midterm 1b) For the next set of questions, please indicate the effect on Bias and Variance (increase? Decrease? Uncertain?) Assume that we are doing ordinary least squared regression on some data and labels Replace the value of your last feature by a random number for every example of your dataset. Map x R n to φ(x) R d where d > n, φ(x) i = x i for 1 i n, and φ(x) i = f i (x) for n < i d where each f i is some scalar valued, deterministic function over the initial set of features. None of the f i s are just constant values that ignore the input. Stop your optimization algorithm early. Haojun Midterm Review May 9, / 13
Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana
Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana (Single Exponential Smoothing) KULIAH 3 METODE PERAMALAN DERET WAKTU rahmaanisa@apps.ipb.ac.id Review Untuk apa metode pemulusan (smoothing) dilakukan terhadap data
Lebih terperinciLinear Discrimant Model
(update 1 Februari 01) Lecture 3 Linear Discrimant Model Learning a Class from Examples (Alpaydin 009) Class C of a family car Prediction: Is car x a family car? Knowledge extraction: What do people expect
Lebih terperinciMetode Kernel. Machine Learning
MMA10991 Topik Khusus Machine Learning Metode Kernel Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439,
Lebih terperinciData Time Series. Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau
Peramalan Data Time Series Data Time Series Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Waktu yang digunakan dapat berupa
Lebih terperinciKeseimbangan Torsi Coulomb
Hukum Coulomb Keseimbangan Torsi Coulomb Perputaran ini untuk mencocokan dan mengukur torsi dalam serat dan sekaligus gaya yang menahan muatan Skala dipergunakan untuk membaca besarnya pemisahan muatan
Lebih terperinciK-Means Clustering. Tim Asprak Metkuan. What is Clustering?
K-Means Clustering Tim Asprak Metkuan What is Clustering? Also called unsupervised learning, sometimes called classification by statisticians and sorting by psychologists and segmentation by people in
Lebih terperinciSVM untuk Regresi Ordinal
MMA10991 Topik Khusus - Machine Learning Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439, Fax. +62-21-7863439,
Lebih terperinciADLN Perpustakaan Universitas Airlangga
PERBANDINGAN METODE GENERALIZED CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD DALAM REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK MEMPERKIRAKAN JUMLAH LEUKOSIT PADA TERSANGKA FLU BURUNG DI JAWA TIMUR RINGKASAN
Lebih terperinciANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU
ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU READ ONLINE AND DOWNLOAD EBOOK : ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI
Lebih terperinciSistem Informasi. Soal Dengan 2 Bahasa: Bahasa Indonesia Dan Bahasa Inggris
Sistem Informasi Soal Dengan 2 Bahasa: Bahasa Indonesia Dan Bahasa Inggris 1. Kita mengetahui bahwa perkembangan teknologi di zaman sekarang sangat pesat dan banyak hal yang berubah dalam kehidupan kita.
Lebih terperinciOutline. Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Pengantar. Definisi. 2-3 Trees
Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) 2-3 Trees Outline Pengantar Definisi 2-3 Tree Operasi: Search Insert Delete (a,b)-tree Denny (denny@cs.ui.ac.id) Suryana Setiawan (setiawan@cs.ui.ac.id)
Lebih terperinciPENGARUH MIXED DISTRIBUTION PADA PENDEKATAN QUASI-LIKELIHOOD DALAM MODEL LINEAR 1)
PENGARUH MIXED DISTRIBUTION PADA PENDEKATAN QUASI-LIKELIHOOD DALAM MODEL LINEAR 1) Anang Kurnia Departemen Statistika FMIPA IPB Jl. Meranti, Wing 22 Level 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor Email: anangk@ipb.ac.id
Lebih terperinciMenampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Mulyana **
Menampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Abstrak Pada model linear Mulyana ** Y = X + ε, jika penaksir untuk, maka dua peran. Yaitu sebagai penaksir faktual, hitung, X memiliki Y = X, dan penaksir
Lebih terperinciNon Linear Estimation and Maximum Likelihood Estimation
Non Linear Estimation and Maximum Likelihood Estimation Non Linear Estimation and Maximum Likelihood Estimation Non Linear Estimation We have studied linear models in the sense that the parameters are
Lebih terperinciPenerapan SAS/IML Algoritma EM, Pembangkitan sebaran normal ganda, dan Bootstrap
Penerapan SAS/IML Algoritma EM, Pembangkitan sebaran normal ganda, dan Bootstrap τρ Application EM Algorithm Complete-data specification f(x Φ) f x Φ = b x eφt(x) a(φ) E-step : Estimate the complete data
Lebih terperinciALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS
ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA BANDUNG 2010 2 KATA PENGANTAR Bismillahirrahmanirrahim Segala puji bagi Allah Rabb semesta alam Shalawat serta salam
Lebih terperinciPEMANFAATAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA KLASIFIKASI BERTINGKAT SINYAL EKG
PEMANFAATAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA KLASIFIKASI BERTINGKAT SINYAL EKG T 610.28 PUT Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk memperlihatkan suatu metoda pengenalan multi pola dari
Lebih terperinciTime series Linier Models
Time series Linier Models We have learned simple extrapolation techniques for deterministic and stochastic time series models. In addition, we also have learned stationery and non stationery time series
Lebih terperinciSVM untuk Regresi. Machine Learning
MMA10991 Topik Khusus - Machine Learning Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439, Fax. +62-21-7863439,
Lebih terperinciMA3081 STATISTIKA MATEMATIK(A) Bab 2: Distribusi Samp
MA3081 STATISTIKA MATEMATIK(A) Bab 2: We love Statistics Pengantar Parameter adalah... ...suatu karakteristik dari populasi. Statistik adalah... ...suatu karakteristik dari sampel. Statistik adalah fungsi
Lebih terperinciInformatics Class A UISI CALCULUS I WEEK 2 DAY 2
Informatics Class A UISI CALCULUS I WEEK 2 DAY 2 SLIDE AND ASSIGNMENT teachingnation.wordpress.com OUTLINE Recap Equalities Functions Domain and Range Graph Operations on Functions Inverse Trigonometry
Lebih terperinciAnalisis Dasar dalam Runtun Waktu
Company LOGO Analisis Dasar dalam Runtun Waktu UJI STASIONERITAS: UJI UNIT ROOT UNIT ROOTS Shock is usually used to describe an unexpected change in a variable or in the value of the error terms at a particular
Lebih terperinciKasus. Survey terhadap remaja usia tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)??
Kasus Survey terhadap remaja usia 15-16 tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)?? Berikut Tabel datanya: Race Gender Yes Part Time Job No White Male 43 134 Female 26 149 Black Male
Lebih terperinciTIF APPLIED MATH 1 (MATEMATIKA TERAPAN 1) Week 3 SET THEORY (Continued)
TIF 21101 APPLIED MATH 1 (MATEMATIKA TERAPAN 1) Week 3 SET THEORY (Continued) OBJECTIVES: 1. Subset and superset relation 2. Cardinality & Power of Set 3. Algebra Law of Sets 4. Inclusion 5. Cartesian
Lebih terperinciSupport Vector Machine
MMA10991 Topik Khusus Machine Learning Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439, Fax. +62-21-7863439,
Lebih terperinciMA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Topik Khusus: M
MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Topik Khusus: Model AR dan INAR Cerdas dan Stokastik Setelah rantai Markov, distribusi eksponensial, lalu apa? Proses Bernoulli, Proses Poisson, Proses Stokastik lain?
Lebih terperinciLINEAR PROGRAMMING-1
/5/ LINEAR PROGRAMMING- DR.MOHAMMAD ABDUL MUKHYI, SE., MM METODE KUANTITATIF Perumusan PL Ada tiga unsur dasar dari PL, ialah:. Fungsi Tujuan. Fungsi Pembatas (set ketidak samaan/pembatas strukturis) 3.
Lebih terperinciDependent VS independent variable
Kuswanto-2012 !" #!! $!! %! & '% Dependent VS independent variable Indep. Var. (X) Dep. Var (Y) Regression Equation Fertilizer doses Yield y = b0 + b1x Evaporation Rain fall y = b0+b1x+b2x 2 Sum of Leave
Lebih terperinciSIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING
SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING PENGANTAR Simulasi Monte Carlo didefinisikan sebagai semua teknik sampling statistik yang digunakan untuk memperkirakan solusi
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI. Definisi Peramalan adalah memperkiraan atau memproyeksikan sesuatu
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Definisi Peramalan Definisi Peramalan adalah memperkiraan atau memproyeksikan sesuatu yang akan terjadi dimasa sekarang maupun yang akan datang. dikarena masa yang akan datang
Lebih terperinciTIP 163. Game Engine. Topik 5 (Pert 6) Graf, Representasi Dunia, dan Algoritma Pencari Jalur (Pathfinding) Dosen: Aditya Wikan Mahastama
TIP 163 Game Engine Topik 5 (Pert 6) Graf, Representasi Dunia, dan Algoritma Pencari Jalur (Pathfinding) Dosen: Aditya Wikan Mahastama Last Week Review Adakah permasalahan dalam tugas terakhir yang diberikan
Lebih terperinciData Structures. Class 5 Pointer. Copyright 2006 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
Data Structures Class 5 Pointer McGraw-Hill Technology Education Copyright 2006 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. What is a variable? 1. Each variable must be defined before you can
Lebih terperinciEnglish for Tourism Lesson 14 The Tour Guide (continued)
English for Tourism Lesson 14 The Tour Guide (continued) Pelajaran 14: Pemandu Wisata (lanjutan) L1 Juni Tampi: Eng: Bahasa Inggris Pariwisata English for Tourism L1: Pelajaran ke- 14. Pemandu Wisata (lanjutan).
Lebih terperinciRANGKAIAN DIGITAL TO ANALOG CONVERTER (DAC) DAN ANALOG TO DIGITAL CONVERTER
RANGKAIAN DIGITAL TO ANALOG CONVERTER (DAC) DAN ANALOG TO DIGITAL CONVERTER Pertemuan 10, Elektronika Dasar POKOK BAHASAN 1. Digital to analog converter 2. Istilah dalam DAC 3. Analog to Digital Converter
Lebih terperinciPERANCANGAN PARAMETER TERBAIK UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION
PERANCANGAN PARAMETER TERBAIK UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION Fitrisia, Adiwijaya, dan Andrian Rakhmatsyah Program Studi S1 Teknik Informatika,
Lebih terperinciMISTERI PEMBUNUHAN DI KAKEK BODO (INDONESIAN EDITION) BY S. MARA GD.
Read Online and Download Ebook MISTERI PEMBUNUHAN DI KAKEK BODO (INDONESIAN EDITION) BY S. MARA GD. DOWNLOAD EBOOK : MISTERI PEMBUNUHAN DI KAKEK BODO (INDONESIAN Click link bellow and free register to
Lebih terperinciOptimisasi dengan batasan persamaan (Optimization with equality constraints) Mengapa batasan relevan dalam kajian ekonomi?
Optimisasi dengan batasan persamaan (Optimization with equality constraints) Mengapa batasan relevan dalam kajian ekonomi? Masalah ekonomi timbul karena kelangkaan (scarcity). Kelangkaan menyebabkan keputusan
Lebih terperinciDiskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data
Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data summary, diskripsi data dengan angka: Mean, Median, Range, Standard Deviation, Variance, Min, Max, etc. Descriptive statistics of a POPULATION mean N population
Lebih terperinciDalam kasus-kasus terjadinya heteroskedastisitas, var(e i. ) = σ i2
Heteroscedasticity Before discussing ARCH (AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) and GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) models, we need to review the concept of
Lebih terperinciVirtual Memory Ch. 9. Virtual Memory. SISTIM OPERASI (Operating System) IKI Johny Moningka
Virtual Memory Ch. 9 SISTIM OPERASI (Operating System) IKI-00 Johny Moningka (moningka@cs.ui.ac.id) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia Semester 000/00 Virtual Memory Background Demand Paging
Lebih terperinciNama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal
Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal Deskripsi Soal Dalam rangka mensukseskan program Visit Indonesia,
Lebih terperincig(x, y) = F 1 { f (u, v) F (u, v) k} dimana F 1 (F (u, v)) diselesaikan dengan: f (x, y) = 1 MN M + vy )} M 1 N 1
Fast Fourier Transform (FFT) Dalam rangka meningkatkan blok yang lebih spesifik menggunakan frekuensi dominan, akan dikalikan FFT dari blok jarak, dimana jarak asal adalah: FFT = abs (F (u, v)) = F (u,
Lebih terperinciAnalisis dan Dampak Leverage
Analisis dan Dampak Leverage leverage penggunaan assets dan sumber dana oleh perusahaan yang memiliki biaya tetap dengan maksud agar peningkatan keuntungan potensial pemegang saham. leverage juga meningkatkan
Lebih terperinciVERSI BAHASA INDONESIA
Peraturan Ujian: Tutup buku Cheat Sheet (harap kumpulkan bersamaan berkas jawaban) diperbolehkan dengan syarat: satu halaman, tidak bolak balik, ukuran A4,tulisan tangan sendiri, bukan hasil fotokopi/hasil
Lebih terperinci6 KERANJANG 7 LANGKAH API (INDONESIAN EDITION) BY LIM TUNG NING
6 KERANJANG 7 LANGKAH API (INDONESIAN EDITION) BY LIM TUNG NING READ ONLINE AND DOWNLOAD EBOOK : 6 KERANJANG 7 LANGKAH API (INDONESIAN EDITION) BY LIM TUNG NING PDF Click button to download this ebook
Lebih terperinciPraktikum Metode Komputasi (Vector Spaces)
Praktikum Metode Komputasi (Vector Spaces) Vina Apriliani January 17, 016 Soal Latihan MATLAB Bab 3 Buku Leon Aljabar Linear Berikut 1 Soal Latihan MATLAB Bab 3 Buku Leon Aljabar Linear yang saya ambil
Lebih terperinciID3 : Induksi Decision Tree
ID3 : Induksi Decision Tree Singkatan: Iterative Dichotomiser 3 Induction of Decision "3" (baca: Tree Pembuat: Ross Quinlan, sejak akhir dekade 70-an. Pengembangan Lanjut: Cikal bakal algoritma C4.5, pada
Lebih terperinciNo Kegiatan Kalimat yang di latih Arti. 2. How are you? 3.- Do you remember about population? - Can you explain about population?
45 Lampiran 3. Siklus 1 1 Pendahuluan 1. Good morning/ Good afternoon 2. How are you? 3.- Do you remember about population? about population? 4.- Do you know the meaning of population? - What is the definition
Lebih terperinciAnalisis Algoritma Bubble Sort
Analisis Algoritma Bubble Sort Ryan Rheinadi NIM : 13508005 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung e-mail: if18005@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciMembangun Menara karakter (Indonesian Edition)
Membangun Menara karakter (Indonesian Edition) Stella Olivia Click here if your download doesn"t start automatically Membangun Menara karakter (Indonesian Edition) Stella Olivia Membangun Menara karakter
Lebih terperinciRadial Basis Function Networks
MMA099 Topik Khusus Machine Learning Radial Basis Function Networks Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 6424 Telp. +62-2-786279/7863439,
Lebih terperinciLearning Outcomes Sebaran Kontinu Nilai Harapan dan Ragam Beberapa Sebaran Kontinu. Peubah Acak Kontinu. Julio Adisantoso.
Beberapa 27 April 2014 Beberapa Learning Outcome Outline Mahasiswa dapat mengerti dan menentukan peubah acak diskret Mahasiswa dapat memahami dan menghitung nilai harapan Mahasiswa dapat memahami dan menghitung
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : Artificial Neural Network(ANN), Backpropagation(BP), Levenberg Marquardt (LM), harga emas, Mean Squared Error(MSE), prediksi.
ABSTRAK Prediksi harga emas merupakan masalah yang sangat penting dalam menentukan pengambilan keputusan perdagangan dalam pertambangan. Prediksi yang akurat untuk pertambangan dapat memberikan keuntungan
Lebih terperinciTIME SERIES DENGAN K-STAT &EVIEWS
TIME SERIES DENGAN K-STAT &EVIEWS Oleh Prana Ugiana Gio Video Cara Mendownload Aplikasi Olah Data K-Stat : https://www.youtube.com/watch?v=cnywqjes6hq Menggunakan Aplikasi Olah Data K-Stat secara Online:
Lebih terperinciAdam Mukharil Bachtiar English Class Informatics Engineering Algorithms and Programming Searching
Adam Mukharil Bachtiar English Class Informatics Engineering 2011 Algorithms and Programming Searching Steps of the Day Definition of Searching Sequential Search Binary Search Let s Start Definition of
Lebih terperinciMetode Bayes. Tim Machine Learning
Metode Bayes Tim Machine Learning Mengapa Metode Bayes Metode Find-S tidak dapat digunakan untuk data yang tidak konsisten dan data yang bias, sehingga untuk bentuk data semacam ini salah satu metode sederhana
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini dibahas teori yang digunakan sebagai landasan pengerjaan Support Vector Backpropagation. Pembahasan bertujuan untuk menguraikan teori dan algoritma yang digunakan dalam
Lebih terperinciKONSEP DAYA DUKUNG LINGKUNGAN DALAM PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA
KONSEP DAYA DUKUNG LINGKUNGAN DALAM PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA Apakah yang dimaksud dengan 1. Daya Dukung Lingkungan; 2. Pelestarian Daya Dukung Lingkungan; 3. Daya Tampung Lingkungan; 4. Pelestarian Daya
Lebih terperinciOFVSBM!OFUXPSL. Latar Belakang
OFVSBM!OFUXPSL Sumber: Tim Machine Learning PENS ITS Latar Belakang Kemampuan manusia dalam memproses informasi, mengenal wajah, tulisan, dsb. Kemampuan manusia dalam mengidentifikasi wajah dari sudut
Lebih terperinciJARINGAN KOMPUTER. 2. What is the IP address and port number used by gaia.cs.umass.edu to receive the file. gaia.cs.umass.edu :
JARINGAN KOMPUTER Buka wireshark tcp-ethereal-trace-1 TCP Basics Answer the following questions for the TCP segments: 1. What is the IP address and TCP port number used by your client computer source)
Lebih terperinciIntroduction to Time Series Analysis
Introduction to Time Series Analysis Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Dalam
Lebih terperinciStruktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms)
Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Recursion Denny (denny@cs.ui.ac.id) Suryana Setiawan (setiawan@cs.ui.ac.id) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia Semester Genap - 2004/2005
Lebih terperinciKLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (Studi Kasus : Calon Pendonor Darah di Kota Semarang)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 2, Tahun 2017, Halaman 193-200 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Lebih terperinciStatistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation
Statistik Bisnis Week 9 Confidence Interval Estimation Agenda Time Activity 20 minutes Point and Interval Estimate 40 minutes Confidence Interval Estimate for the Mean ( Known) 40 minutes Confidence Interval
Lebih terperinciObjectives. Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Outline. Apa itu Recursion? Recursion
Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Objectives Memahami lebih dalam method rekursif Dapat membuktikan bahwa sebuah method rekursif sudah benar dengan menggunakan induksi matematik
Lebih terperinciJARINGAN KOMPUTER : ANALISA TCP MENGGUNAKAN WIRESHARK
NAMA : MUHAMMAD AN IM FALAHUDDIN KELAS : 1 D4 LJ IT NRP : 2110165026 JARINGAN KOMPUTER : ANALISA TCP MENGGUNAKAN WIRESHARK 1. Analisa TCP pada Wireshark Hasil Capture dari tcp-ethereal trace 1.pcap TCP
Lebih terperinciADLN - Perpustakaan Universitas Airlangga ABSTRAK. viii
Muhammad Arif Santoso, 2015. Peramalan Penjualan Produk Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Extreme Learning Machine. Skripsi ini dibawah bimbingan Auli Damayanti,S.Si, M.Si dan Dr. Herry Suprajitno,
Lebih terperinci3.7 Further Results and Technical Notes. Yenni Angraini-G
3.7 Further Results and Technical Notes Yenni Angraini-G161150051 Outline Nonlinear Gauss-Seidel Algorithm (NLGSA) Sifat asimtotik dari penduga Penalized Generalized Weighted Least Squares (PGWLS) Mean
Lebih terperinciStatistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability
Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Random Variables Random Variables Discrete Random Variable Continuous Random Variable Wk. 9 Wk. 10 Probability Distributions Probability Distributions Wk.
Lebih terperinciCallista Sulaiman
Callista Sulaiman 2011-031-070 T : Ok, Good afternoon, guys. So, today I will teach you and today we will do a listening again. So, as usual, there will be a song, first. I ll give you the lyric. (distributing)
Lebih terperinciAddition of beneficiary for other currency than INR
Addition of beneficiary for other currency than INR Penambahan penerima untuk pengiriman uang INR akan di proses secara offline dan nasabah perlu menggunggah permintaanya melalui Internet Banking kemudian
Lebih terperinciSubnetting & CIDR. Fakultas Rekayasa Industri Institut Teknologi Telkom
Subnetting & CIDR Fakultas Rekayasa Industri Institut Teknologi Telkom Soal 1 Diketahui IP Address 172.128.127.24 dengan netmask 255.255.255.240. tentukanlah network address dengan broadcast address yang
Lebih terperinciStatistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution
Statistik Bisnis 1 Week 10 Continuous Probability Normal Distribution Learning Objectives In this chapter, you learn: To compute probabilities from the normal distribution To use the normal probability
Lebih terperinci1/5. while and do Loops The remaining types of loops are while and do. As with for loops, while and do loops Praktikum Alpro Modul 3.
Judul TIU TIK Materi Modul Perulangan Ganjil 204/205 Mahasiswa memahami Konsep Perulangan. Mahasiswa mampu menggunakan perintah perulangan For, While do, do While 2. Mahasiswa mampu menggunakan perintah
Lebih terperinciSingle Exponential Smoothing
Single Exponential Smoothing Exponential smoothing memberikan bobot observasi dari data terbaru sampai data terlampau dengan bobot yang menurun secara exponensial untuk memprediksi nilai masa depan (weights
Lebih terperinciPeramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif
Bab 3-4 Peramalan Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif Berdasarkan metode yang subjektif Metode kuantitatif Berdasarkan
Lebih terperinciResearch = experiment
Disain Riset Purwiyatno Hariyadi Departemen Ilmu & Teknologi Pangan Fateta IPB Bogor RISET = RESEARCH RISET = RE + SEARCH there is no guaranteed recipe for success at research / Research = experiment 1
Lebih terperinciFUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) DENGAN KONSTANTA SEBELAH KANAN BERBENTUK BILANGAN FUZZY DAN BERBENTUK TRAPEZOIDAL SKRIPSI DEWI YANNI FRANSISKA SAMOSIR
FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) DENGAN KONSTANTA SEBELAH KANAN BERBENTUK BILANGAN FUZZY DAN BERBENTUK TRAPEZOIDAL SKRIPSI DEWI YANNI FRANSISKA SAMOSIR 070803046 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciFIXED, RANDOM & MIXED MODELS. Senin, 12 November 2012
FIXED, RANDOM & MIXED MODELS Senin, 12 November 2012 Outline s Introduction Single Factor Models Two Factor Models EMS (Expected Mean Square) Rules The Pseudo-F Test Introduction Setiappeneliti sebelumme-running
Lebih terperinciPENANGANAN MASALAH HETEROSKEDASITAS DENGAN MODEL ARCH-GARCH DAN MODEL BLACK-SCHOLES MOSES ALFIAN SIMANJUNTAK
PENANGANAN MASALAH HETEROSKEDASITAS DENGAN MODEL ARCH-GARCH DAN MODEL BLACK-SCHOLES MOSES ALFIAN SIMANJUNTAK SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER
Lebih terperinciThe Essence of Programming & Problem Solving
The Essence of Programming & Problem Solving TMB208 Pemrograman Teknik Kredit: 3 (2-3) PROBLEM SOLVING Engineers must analyze and solve a wide range of technical problems. Some will be reasonably simple
Lebih terperinci5. The removed-treatment design with pretest & posttest Design: O 1 X O 2 O 3 X O 4 Problem: O 2 - O 3 not thesame with O 3 - O 4 construct validity o
4. The nonequivalent dependent variables design Design: O 1A X O 2A O 1B O 2B Problem: Growth rate unrepresentative measure continuous assumption 01-2-3 5. The removed-treatment design with pretest & posttest
Lebih terperinciConvolutional Neural Networks (CNNs) dengan Keras
Convolutional Neural Networks (CNNs) dengan Keras Alfan Farizki Wicaksono Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia References http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
Lebih terperinciINTERAKSI ANTARA PENGURANGAN WAKTU TUNGGU DAN BIAYA PEMESANAN PADA MODEL PERSEDIAAN DENGAN BACKORDER PRICE DISCOUNT DAN PENGENDALIAN FAKTOR PENGAMAN
INTERAKSI ANTARA PENGURANGAN WAKTU TUNGGU DAN BIAYA PEMESANAN PADA MODEL PERSEDIAAN DENGAN BACKORDER PRICE DISCOUNT DAN PENGENDALIAN FAKTOR PENGAMAN oleh NOVIAH EKA PUTRI NIM. M0109054 SKRIPSI ditulis
Lebih terperinciModel Linear untuk Klasifikasi
MMA10991 Topik Khusus - Machine Learning Model Linear untuk Klasifikasi Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439,
Lebih terperinciINTISARI. Rancangan D-optimal Untuk Model Eksponensial Tergeneralisasi, Eksponensial Terboboti dan Morgan Mercer Flodin (MMF) Oleh
INTISARI Rancangan D-optimal Untuk Model Eksponensial Tergeneralisasi, Eksponensial Terboboti dan Morgan Mercer Flodin (MMF) Oleh TATIK WIDIHARIH 11/324544/SPA/00397 Model Eksponensial dengan kurva berbentuk
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Berpikir Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jenis promosi penjualan yang disukai konsumen pasta gigi. Dengan demikian analisis ini akan dilakukan
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Gambaran Umum Manusia mempunyai kemampuan untuk belajar sejak dia dilahirkan, baik diajarkan maupun belajar sendiri, hal ini dikarenakan manusia mempunyai jaringan saraf.
Lebih terperinciAnalisis Chi-Square (x 2 )
Analisis Chi-Square (x 2 ) Chi square ("χ 2 " dari huruf Yunani "Chi "Kai") to determine if data good or not. Expl... to determine possible outcomes for genetic crosses. How will we know if our fruit fly
Lebih terperinciStatistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology
Statistik Bisnis 2 Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology ONE-TAIL TESTS One-Tail Tests In many cases, the alternative hypothesis focuses on a particular direction H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 H
Lebih terperinciPertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI 2. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression 19/04/2016
19/04/016 Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: and Correlation Non Linear Regression Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability for Engineers, 5 th Ed. John
Lebih terperinciANALISIS POTENSI DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR STUDI KASUS: DAS. CITARUM HULU - SAGULING
No. Urut : 071/S2-TL/TPL/1997 ANALISIS POTENSI DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR STUDI KASUS: DAS. CITARUM HULU - SAGULING TI SIS Sebagai Salah Satu Persyaratan Untuk Menyelesaikan Program Magister Pada
Lebih terperinci1st Lecture. Rus an NasrudinEconomic Modelling/ECON February 12, 2013
Rus an Nasrudin Economic Modelling/ECON 11002 February 12, 2013 1 Definition Reason 2 3 4 Definition Definition Reason Simple theoretical description that capture the essentials of how the economy works.
Lebih terperinciRISKESDAS Modul IPKM. Modul MDG s. Modul Biomedis. penyajian sampai domain kabupaten/kota. domain provinsi, subsampel dari Modul IPKM.
RISKESDAS 2013 Modul IPKM Modul MDG s Modul Biomedis Modul IPKM penyajian sampai domain kabupaten/kota. Modul MDG s penyajian sampai domain provinsi, subsampel dari Modul IPKM. Modul Biomedis penyajian
Lebih terperinciStatistika Farmasi
Bab 4: Uji Hipotesis Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Uji Hipotesis Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya
Lebih terperinciAlgoritma Pencarian Blind. Breadth First Search Depth First Search
Algoritma Pencarian Blind Breadth First Search Depth First Search Deskripsi Merupakan algoritma untuk mencari kemungkinan penyelesaian Sering dijumpai oleh peneliti di bidang AI Mendefinisikan permasalahan
Lebih terperinciEntrepreneurship & Innovation
Entrepreneurship & Innovation Overview - Entrepreneurs & Entrepreneurship in Globalization Learning Facilitator: Imam Wijoyo, SE, MM Learning Outcome Understand about the mindset, character & behavior
Lebih terperinciPemrograman Lanjut. Interface
Pemrograman Lanjut Interface PTIIK - 2014 2 Objectives Interfaces Defining an Interface How a class implements an interface Public interfaces Implementing multiple interfaces Extending an interface 3 Introduction
Lebih terperinciPengantar Matematika Asuransi. Winita Sulandari
Pengantar Matematika Asuransi Winita Sulandari What is insurance mathematics? Insurance mathematics is the area of applied mathematics that studies different risks to individuals, property and businesses,
Lebih terperinci