belbuk.comtoko buku onlinebuku asli021-4202857
 
 TroliKeinginan
Buku    Komputer & Internet    Komputer

Penerapan Data Mining Dengan Matlab

Belum ada ulasan. Berikan ulasan Anda
Berat 0.29 kg
Tahun 2013
Halaman 190
ISBN 9789793784601
Penerbit Rekayasa Sains
   Buku Sejenis
 
Persediaan Habis
Persediaan Buku sedang habis. Apakah Anda ingin diberitahu pada saat persediaan sudah ada?
Pelanggan yang Membeli Buku Ini Juga Membeli Buku Berikut
Metode Penelitian Pendidikan: Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D
Sugiyono
Rp64.800 Rp72.000
Mudah Mempelajari Database MySql
Abdul Kadir
Rp75.600 Rp84.000
Pengantar Data Mining: Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data
Sani Susanto
Rp44.100 Rp49.000
Kupas Tuntas Pemrograman PHP dan MySQL dengan Adobe Dreamweaver CC
Madcoms
Rp85.500 Rp95.000
Responsive Web Design With Bootstrap
Wahana Komputer
Rp62.100 Rp69.000

Sinopsis

Buku Penerapan Data Maining Dengan Matlab ini merupakan kelanjutan dari buku sebelumnya tentang Soft Computing. Banyaknya pembaca yang berminat membuat sistem berbasis mesin pembelajaran (machine learning) membuat kami membuat buku yang kebanyakan diambil dari kasus-kasus yang telah dibuat oleh mahasiswa-mahasiswa tingkat sarjana dan pascasarjana.

Data Mining mengharuskan tersedianya data yang akan digali dan dicari informasi-informasi tersembunyi yang bermanfaat bagi pengambil keputusan. Namun untuk mempermudah proses belajar, dalam buku ini kami hanya menyediakan data-data sederhana yang sengaja dirancang mirip dengan data-data yang jumlahnya banyak yang diperoleh lewat riset di institusi tertentu. Akan tetapi, walaupun sederhana, prinsipnya dapat diterapkan langsung dengan data riil.

Buku ini disusun dalam bentuk teori dasar singkat yang dilanjutkan dengan terapannya untuk kasus tertentu dengan bahasa pemrograman Matlab. Diharapkan pembaca melihat referensi yang kami cantumkan di akhir tulisan jika ingin memperdalam teori dasarnya. Setelah Bab I membahasa tinjauan singkat mengenai konsep Data Mining, kami lanjutkan dengan penerapannya lewat motode-metode tertentu. Setelah Bab II tentang Decision Tree selesai, dilanjutkan dengan metode-metode klasifikasi lain yang berbasis Soft Computing seperti Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Fuzzy C-means Clustering (FCM), dan Support Vector Machine (SVM). Disinggung sedikit untuk klasifikasi dengan k-Nearest Neighbourhood (k-NN) di bab yang membahas FCM sebagai perbandingan antara klasifikasi kasar (hard clustering) dengan klasifikasi lunak (soft clustering). Karena fungsi Bayes hanya ada pada Matlab versi terbaru (Versi 2012), maka untuk algoritma ini tidak kami masukkan dalam buku ini. Untuk pembaca yang baru mengenal Matlab dapat melihat lampiran di akhir bab tentang instalasi Matlab dan teknik penggunaannya untuk matematis dan grafis, terutama untuk pembuatan Graphical User Interface (GUI) serta kompilasinya menjadi program yang dapat dieksekusi langsung (executable).

Materi yang dibahas :

    Konsep Data Mining
    Pohon Keputusan
    Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System     (ANFIS)
    Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
    Fuzzy C-Means Clustering (FCM)
    Support Vector Machine (SVM)
    Pengujian Sistem
    Instalasi MATLAB 7
    Dasar-Dasar MATLAB
    Mengompilasi Program dengan MATLAB
(Kembali Ke Atas)
(Kembali Ke Atas)