Materi Interaktif
Klik kata kunci untuk menandai. Klik header tabel untuk sortir.
Supervised Learning
Belajar dari data berlabel (input → output diketahui). Untuk prediksi kelas atau nilai kontinu.
Paradigma
Belajar dari pasangan (X, y) berlabel
Input
Fitur berlabel target (kelas / nilai)
Output
Model prediksi klasifikasi atau regresi
Contoh
Prediksi harga rumah, Deteksi spam email, Diagnosis penyakit
Video pendek
Tabel Perbandingan Algoritma
| AHC | Unsupervised | Klastering |
| Apriori | Unsupervised | Asosiasi |
| DBSCAN | Unsupervised | Klastering |
| Decision Tree | Supervised | Klasifikasi/Regresi |
| K-Means | Unsupervised | Klastering |
| KNN | Supervised | Klasifikasi |
| Naive Bayes | Supervised | Klasifikasi |
| Neural Network | Supervised | Klasifikasi |
| PCA | Unsupervised | Reduksi Dimensi |
| Q-Learning | Reinforcement | Reinforcement |
| Random Forest | Supervised | Klasifikasi/Regresi |
| Regresi Linear | Supervised | Regresi |
| Regresi Logistik | Supervised | Klasifikasi |
| SARSA | Reinforcement | Reinforcement |
| SVM | Supervised | Klasifikasi |