Untuk memenuhi Tugas Besar MA4282 Kapita Selekta Statistika II Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Bandung (FMIPA ITB)
Dibuat oleh
- Matias Judatama Partahi (10119027)
- Susanty Sitompul (10119060)
- Fadhilah Sana Rachmaputri (10119085)
- Yoshua Robertus Hartono (10119102)
- Andika Zidane Faturrahman (10119111)
Repo ini mengandung kode Python berisi class Dynamic Gaussian Process Regressor (GPR) sebagai berikut:
- model.py: File python mengandung algoritma Dynamic Gaussian Process Regressor
- kernels.py: File python yang berisi algoritma kernel Radial Basis Function (RBF) and Automatic Relevance Determination (ARD)
- K4_Tubes_DynamicGPR (1).ipynb: Python notebook berisi analisis data Airline Delay (diperoleh dari https://www.kaggle.com/datasets/giovamata/airlinedelaycauses) dan prediksi variabel Departure Delay dari suatu maskapai penerbangan dengan menggunakan Dynamic Gaussian Process Regressor
- Poster Tugas Besar K4.pdf: Poster berisi ringkasan terkait laporan prediksi model Dynamic Gaussian Process Regressor (GPR)
Referensi:
- Beckers, Thomas. (2021). An Introduction to Gaussian Process Models. arXiv preprint arXiv:2102.05497.
- Micci-Barreca, D. (2001). A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems. SIGKDD Explor. Newsl., 3(1), 27–32.