Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita

et,1/irh,c.1

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Nor Anisa
Format:	Tesis
Language:	Indonesia
Published:	Program Pascasarjana Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga 2023
Subjects:	PENGOLAHAN DATA ELEKTRONIS
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

PINJAM

id	uinsukalib-136831
record_format	oai_dc
spelling	uinsukalib-1368312024-02-06Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita Nor AnisaPENGOLAHAN DATA ELEKTRONISet,1/irh,c.1Program Pascasarjana Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga2023Tesisxvii, 108; 24Indonesia
institution	Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga
collection	Perpustakaan Yogyakarta
language	Indonesia
topic	PENGOLAHAN DATA ELEKTRONIS
spellingShingle	PENGOLAHAN DATA ELEKTRONIS Nor Anisa Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita
description	et,1/irh,c.1
format	Tesis
author	Nor Anisa
author_facet	Nor Anisa
author_sort	Nor Anisa
title	Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita
title_short	Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita
title_full	Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita
title_fullStr	Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita
title_full_unstemmed	Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita
title_sort	perbandingan pendekatan deep learning ( ffnn, rnn, lstm dan cnn ) dan machine learning ( logistic regression, svc, nb dan knn ) untuk klasifikasi sentimen data berita
physical	xvii, 108; 24
publisher	Program Pascasarjana Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga
publishDate	2023
_version_	1806184304309436416

Perbandingan pendekatan deep learning ( FFNN, RNN, LSTM dan CNN ) dan Machine Learning ( Logistic Regression, SVC, NB dan KNN ) untuk Klasifikasi Sentimen data berita

Similar Items