[PDF] Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes - eBooks Review

Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes


Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes
DOWNLOAD

Download Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page



Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes


Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes
DOWNLOAD
Author : Dinda Ayu Pratiwi
language : id
Publisher: Kreatif
Release Date : 2020-09-01

Seleksi Calon Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Na Ve Bayes written by Dinda Ayu Pratiwi and has been published by Kreatif this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-09-01 with Computers categories.


Data mining yaitu suatu istilah yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Tugas data mining sebenarnya adalah analisis otomatis atau semiotomatis jumlah besar data untuk mengekstrak pola yang menarik yang sebelumnya tidak diketahui seperti kelompok catatan data (analisis cluster), catatan yang tidak biasa (deteksi anomali) dan dependensi (aturan asosiasi pertambangan). Hal ini biasanya melibatkan menggunakan teknik database seperti indeks spasial. Pola ini kemudian dapat dilihat sebagai semacam ringkasan dari input data, dan dapat digunakan dalam analisis lebih lanjut atau, misalnya, dalam pembelajaran mesin dan analisis prediktif. Misalnya, langkah data mining mungkin mengidentifikasi beberapa kelompok dalam data, yang kemudian dapat digunakan untuk memperoleh hasil prediksi yang lebih akurat oleh sistem pendukung keputusan. Baik pengumpulan data, penyusunan data, atau interpretasi hasil dan pelaporan merupakan bagian dari langkah data mining, tetapi milik proses KDD secara keseluruhan sebagai langkahlangkah tambahan.