Supervise Learning - 30 Algoritma Klasifikasi

 Berikut adalah daftar 30 algoritma klasifikasi yang umum digunakan dalam pembelajaran terawasi (supervised learning):

1. K-Nearest Neighbors (KNN)

2. Decision Trees

3. Random Forest

4. Gradient Boosting Machines (GBM)

5. XGBoost

6. AdaBoost

7. LightGB

8. CatBoost

9. Logistic Regression

10. Support Vector Machines (SVM)

11. Naive Bayes

12. Neural Networks (Multilayer Perceptron)

13. Convolutional Neural Networks (CNN)

14. Recurrent Neural Networks (RNN)

15. Long Short-Term Memory Networks (LSTM)

16. Quadratic Discriminant Analysis (QDA)

17. Linear Discriminant Analysis (LDA)

18. Bagging Classifier

19. Extra Trees Classifier

20. Ridge Classifier

21. Elastic Net Classifier

22. Stochastic Gradient Descent (SGD) Classifier

23. Perceptron

24. Passive Aggressive Classifier

25. Voting Classifier

26. Stacking Classifier

27. Bayesian Network Classifier

28. K-Nearest Centroid

29. Probabilistic Neural Network (PNN)

30. Deep Belief Networks (DBN)

Setiap algoritma ini memiliki kelebihan dan kekurangan tersendiri serta cocok untuk berbagai jenis masalah klasifikasi tergantung pada data dan tujuan analisis.