### 3.9 Kategori Jenis Algoritma

Algoritma pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi beberapa kategori. Dari
sudut pandang apakah algoritma memiliki parameter yang harus dioptimasi,
dapat dibagi menjadi:^8

1. Parametrik. Pada kelompok ini, kita mereduksi permasalahan sebagai
    optimisasi parameter. Kita mengasumsikan permasalahan dapat dilam-
    bangkan oleh fungsi dengan bentuk tertentu (e.g., linier, polinomial, dsb).
    Contoh kelompok ini adalah model linier.
2. Non parametrik. Pada kelompok ini, kita tidak mengasumsikan per-
    masalahan dapat dilambangkan oleh fungsi dengan bentuk tertentu. Con-
    toh kelompok ini adalah _Naive Bayes_, _decision tree_ (ID3) danK-Nearest
    Neighbors.

Dari sudut pandang lainnya, jenis algoritma dapat dibagi menjadi:

1. Model linear, contoh regresi linear, regresi logistik, _support vector_ ma-
    chine.
2. Model probabilistik, contoh _Naive Bayes_, _hidden markov model_.
3. Model non-linear, yaitu ( _typically_ ) _artificial neural network_.

Selain kedua skema pengkategorian ini, terdapat skema pengkategorian lain
(silahkan eksplorasi sendiri).

(^8) Artificial Neural Networkdapat dikategorikan ke dalam keduanya.


```
3.10 Tahapan Analisis 49
```
