Buku ini dibuka dengan pembahasan tentang pengenalan ML, perbedaan ML dengan AI, dan deep learning. Selanjutnya dibahas berbagai metode yang digunakan dalam ML seperti decision tree, random forest, SVM, naïve bayes, KNN, regresi linier, regresi logistic, K-Means, dan Apriori. Buku ini menarik untuk dipelajari karena dijelaskan secara sederhana dan detail. Selain itu buku ini dilengkapi dengan …
bibliografi: hal. 142
Pokok-pokok yang di bahas dalam buku ini adalah : > pendahuluan > penyajian data > daftar distribusi frekuensi > ukuran pemusatan > ukuran penyebaran > model distribusi data > probabilitas > permutasi > kombinasi > populasi dan sampel > distribusi probabilitas > distribusi normal > pendugaan parameter > pengujian hipotesis > regresi