Sistematika dari buku ini diawali dengan memberikan gambaran umum mengenai proses pemodelan dan seleksi variabel, serta beberapa algoritma pemodelan regresi dan klasifikasi. Kemudian secara berurutan dibahas berbagai metode seleksi variabel yang terkategori pada pendekatan secara penyaringan (filtering), wrapper, dan embedded. Buku ini ditutup dengan alternatif lain dalam seleksi variabel menggunakan analisis tingkat kepentingan variabel terutama pada pemodelan machine learning.
Unduh untuk perangkat lain:
Jadilah yang pertama memberikan ulasan!
Bukunya bagus banget!
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Aliquam nulla iusto repellat qui, soluta laborum deserunt quis veritatis reprehenderit sint assumenda natus officiis! Nesciunt nisi eius rem dolor placeat consectetur.
Isinya daging semua cuy! Recomended.