Algoritma Machine Learning untuk Regresi

Course ini mempelajari jenis-jenis algoritma machine learning untuk regresi dan aplikasinya, serta bagaimana membuat dan mengembangkan model.

Mengapa ini Penting?

Analisis regresi penting digunakan dalam mencari pemodelan dan prediksi data. Pada bidang industri, hasil dari analisis regresi dapat digunakan sebagai acuan bisnis yang dapat menghemat baik biaya, waktu dan tenaga.

Apa Saja yang akan Dipelajari

Pada course ini akan mempelajari jenis-jenis model machine learning untuk regresi, penerapan model regresi menggunakan library _scikit-learn, _serta _Evaluation Metrics _untuk model regresi.

Sub Topik

Jenis-jenis Model Machine Learning untuk Regresi

Pada subtopik ini akan dipelajari terkait jenis-jenis model Machine Learning untuk regresi. Contoh: Simple Linear Regression, Multivariate Linear Regression, Polynomial Regression,_ _dll.

Penerapan Model Regresi dengan library Scikit-Learn

Pada subtopik ini akan dipelajari bagaimana penerapan algoritma Machine Learning untuk regresi menggunakan library scikit learn.

_Evaluation Metrics _untuk Model Regresi

Dalam subtopik ini akan dipelajari terkait apa saja _evaluation metrics _yang dapat digunakan untuk mengevaluasi model regresi yang sudah dibuat.

Sumber Materi

Buku

• Machine Learning - Tom Mitchel

Artikel

• A Gentle Introduction to Linear Algebra

• Mathematics for Machine Learning

Blog

• A Tour of Machine Learning Algorithms

• ****7 of the Most Used Regression Algorithms

• A Practical Introduction to 9 Regression Algorithms

Video

Linear Regression

Decision Tree for Regression

Multiple Regression

Practice Lab

• Introduction to Machine Learning | Kaggle

• Intermediate to Machine Learning | Kaggle

• Regression Algorithms using Sklearn | Kaggle

• Feature Engineering | Kaggle