https://github.com/hendrowunga/ML-Learning-Path
Repository documenting a learning journey in Machine Learning and Classical Algorithms, including code, datasets, and implementations. 🧠💻
https://github.com/hendrowunga/ML-Learning-Path
Last synced: about 1 year ago
JSON representation
Repository documenting a learning journey in Machine Learning and Classical Algorithms, including code, datasets, and implementations. 🧠💻
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/hendrowunga/ML-Learning-Path
- Owner: hendrowunga
- Created: 2024-05-02T01:02:59.000Z (about 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-04-23T11:44:34.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-04-23T12:35:16.562Z (about 1 year ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 39.7 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Machine Learning Semester Project
Ini adalah repositori untuk proyek pembelajaran mesin selama satu semester, mencakup berbagai topik dan materi yang telah dipelajari dan dikerjakan selama pembelajaran ini.
## Daftar Isi
1. **Laporan**
2. **Tugas**
3. **UTS (Ujian Tengah Semester)**
4. **UAS (Ujian Akhir Semester)**
## Materi Pembelajaran
### 1. Pre-Processing
- Deskripsi: Langkah-langkah pre-processing data sebelum masuk ke proses analisis.
### 2. Clustering
- Deskripsi: Metode clustering untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan.
### 3. Hierarchical Clustering
- Deskripsi: Penerapan metode hierarchical clustering untuk analisis struktur data.
### 4. Feature Selection dan Feature Extraction
- Deskripsi: Teknik untuk memilih dan mengekstraksi fitur yang paling relevan dari data.
### 5. Klasifikasi dengan Random Forest
- Deskripsi: Implementasi algoritma Random Forest untuk klasifikasi data.
### 6. Klasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM)
- Deskripsi: Penggunaan Support Vector Machine untuk klasifikasi data.
### 7. Neural Network (Multilayer Perceptron Backpropagation)
- Deskripsi: Jaringan saraf tiruan dengan algoritma backpropagation untuk pembelajaran.
### 8. Neural Network #2 (Deep Learning - CNN)
- Deskripsi: Jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk pembelajaran mendalam pada data gambar.
## Catatan Tambahan
- Silakan jelajahi setiap folder untuk melihat implementasi, hasil, dan analisis yang telah dilakukan selama semester ini.
- Kode dan laporan dapat diakses secara terbuka untuk referensi dan pembelajaran lebih lanjut.