Section Prasyarat Machine Learning berisi materi 7 chapter. Kuasai fondasi matematika dan pustaka Python yang dipakai sepanjang Course: aljabar linear, kalkulus, statistika, NumPy, pandas, dan matplotlib.

# Aljabar Linear untuk Machine Learning

Pahami vektor, matriks, dot product, dan norma yang menjadi bahasa dasar representasi data machine learning.

Buka → # Kalkulus untuk Machine Learning

Pahami turunan, gradien, dan aturan rantai yang menjelaskan cara model menemukan parameter terbaiknya.

Buka → # Statistika Dasar untuk Machine Learning

Gunakan ukuran pemusatan, sebaran, korelasi, dan distribusi untuk membaca karakteristik data.

Buka → # Probabilitas Dasar untuk Machine Learning

Pahami kejadian, probabilitas bersyarat, dan distribusi peluang yang mendasari banyak model machine learning.

Buka → # NumPy untuk Machine Learning

Kuasai ndarray, broadcasting, dan operasi vektor yang membuat komputasi machine learning menjadi efisien.

Buka → # Pandas untuk Machine Learning

Kuasai DataFrame untuk memuat, menyaring, menggabungkan, dan meringkas data tabular.

Buka → # Matplotlib untuk Visualisasi Data

Buat scatter plot, histogram, dan line plot untuk memahami data sebelum membangun model.

Buka →