From f10d00df946a36bacc4248c232c8cb91d4dbb547 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 202310715093 MUHAMMAD SHADDAM MAGHANY SURYASAPUTRA <202310715093@mhs.ubharajaya.ac.id> Date: Wed, 19 Nov 2025 11:31:28 +0700 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 5 ++++- 1 file changed, 4 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 1c458ec..1738cbc 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -4,4 +4,7 @@ Muhammad Shaddam Maghany Suryasaputra (202310715093) Machine Learning-F5A2

REGRESSION

-Regresi adalah teknik pemodelan statistik (dan machine learning terawasi) yang digunakan untuk memodelkan dan mengestimasi hubungan antara satu atau lebih variabel bebas (predictor / fitur) dan variabel terikat (target) yang bersifat kontinu. Tujuan utama regresi adalah prediksi nilai numerik target dan/atau memahami struktur hubungan (mis. koefisien linier) antara fitur dan target. Pendekatan regresi mencakup model sederhana (regresi linier sederhana), regresi berganda, hingga model nonlinear dan berbasis pohon, kernel, atau jaringan saraf. \ No newline at end of file +Regresi adalah teknik pemodelan statistik (dan machine learning terawasi) yang digunakan untuk memodelkan dan mengestimasi hubungan antara satu atau lebih variabel bebas (predictor / fitur) dan variabel terikat (target) yang bersifat kontinu. Tujuan utama regresi adalah prediksi nilai numerik target dan/atau memahami struktur hubungan (mis. koefisien linier) antara fitur dan target. Pendekatan regresi mencakup model sederhana (regresi linier sederhana), regresi berganda, hingga model nonlinear dan berbasis pohon, kernel, atau jaringan saraf. + +

CLASSIFICATION

+Klasifikasi adalah teknik pemodelan statistik / machine learning terawasi yang bertujuan mengelompokkan (menetapkan label kategori) sebuah instance ke dalam satu dari beberapa kelas yang telah ditentukan. Dengan kata lain, input dipetakan ke label diskret (kategorikal). Klasifikasi bisa biner (dua kelas) atau multikelas (lebih dari dua kelas), dan ada juga kasus multilabel (lebih dari satu label per instance). \ No newline at end of file