PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI RETENSI ARSIP
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Klasifikasi Data Cardiotocography Dengan Integrasi Metode Neural Network Dan Particle Swarm Optimization
Backpropagation (BP) adalah sebuah metode yang digunakan dalam training Neural Network (NN) untuk menentukan parameter bobot yang sesuai. Proses penentuan parameter bobot dengan menggunakan metode backpropagation sangat dipengaruhi oleh pemilihan nilai learning rate (LR)-nya. Penggunaan nilai learning rate yang kurang optimal berdampak pada waktu komputasi yang lama atau akurasi klasifikasi yan...
متن کاملProbabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) untuk Klasifikasi Dokumen Teks Berbahasa Indonesia
Abstrak Salah satu pekerjaan yang ada di dalam mengelola dokumen adalah bagaimana menemukan intisari dari dokumen. Topic modeling merupakan teknik yang dikembangkan untuk menghasilkan representasi dokumen berupa kata-kata kunci dari dokumen. Kata-kata kunci tersebut yang akan digunakan dalam proses pengindeksan serta pencarian dokumen untuk ditemukan kembali sesuai kebutuhan pengguna. Pada pene...
متن کاملIntegrating Naïve Bayes and FOIL
A novel relational learning approach that tightly integrates the naı̈ve Bayes learning scheme with the inductive logic programming rule-learner FOIL is presented. In contrast to previous combinations that have employed naı̈ve Bayes only for post-processing the rule sets, the presented approach employs the naı̈ve Bayes criterion to guide its search directly. The proposed technique is implemented in...
متن کاملCascading Customized Naïve Bayes Couple
Naïve Bayes (NB) is an efficient and effective classifier in many cases. However, NB might suffer from poor performance when its conditional independence assumption is violated. While most recent research focuses on improving NB by alleviating the conditional independence assumption, we propose a new Meta learning technique to scale up NB by assuming an altered strategy to the traditional Casca...
متن کاملInterpretable Boosted Naïve Bayes Classification
Voting methods such as boosting and bagging provide substantial improvements in classification performance in many problem domains. However, the resulting predictions can prove inscrutable to end-users. This is especially problematic in domains such as medicine, where end-user acceptance often depends on the ability of a classifier to explain its reasoning. Here we propose a variant of the boos...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Jurnal Informatika Polinema
سال: 2018
ISSN: 2407-070X,2614-6371
DOI: 10.33795/jip.v4i2.159