Support Vektor Machine

Tag

SVM
Fikes.umsida.ac.id – Kolaborasi antara Program Studi Informatika dan Manajemen Informasi Kesehatan Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida) membuktikan bahwa metode Support Vector Machine (SVM) mampu mengklasifikasikan sinyal Electroencephalogram (EEG) antara kondisi iktal (kejang) dan interiktal (tidak kejang) dengan akurasi mencapai 100 persen. Baca Juga: Kuliah Tamu MIK Umsida Tingkatkan Pemahaman Mahasiswa Akurasi Koding Rumah Sakit dan Efisiensi...
Read More