Modul ini memperkenalkan keluarga model linear beserta mekanisme belajarnya. Alurnya bergerak dari regresi linear dan gradient descent menuju regresi logistik, regularisasi, pertukaran bias-variance, dan support vector machine dengan kernel. Metrik yang diperkenalkan pada modul evaluasi menjadi alat penilaian untuk setiap model di modul ini.
Model Linear
Modul model linear: regresi, gradient descent, regularisasi, bias-variance, dan SVM dengan kernel.
0/0 selesai
- Regresi Linear
Model regresi linear, makna koefisien, dan asumsi yang menyertainya.
- Intuisi Gradient Descent
Cara model benar-benar belajar: meminimalkan fungsi biaya melalui gradient descent.
- Regresi Logistik
Klasifikasi melalui probabilitas dengan fungsi logistik dan ambang keputusan.
- Regularisasi
Ridge dan Lasso sebagai tuas bias-variance untuk menahan overfitting.
- Pertukaran Bias-Variance
Pertukaran bias-variance: underfitting vs overfitting sebagai ketegangan utama pemodelan.
- Support Vector Machine dan Kernel
Support vector machine dengan margin maksimum serta kernel trick di scikit-learn.