1. Home
  2. Detail

@kankusesay2: #duet with @Zainabu Sesay

Zainabu Sesay
Zainabu Sesay
Open In TikTok:
Region: US
Saturday 09 August 2025 17:00:51 GMT
439
31
6
0

Music

Download

No Watermark .mp4 (29.61MB) No Watermark(HD) .mp4 (19.53MB) Watermark .mp4 (30.21MB) Music .mp3

Comments

salma933479
SALMA :
🥰🥰🥰🥰🥰
2025-08-18 06:43:59
0
kadiatukonneh940
Kadiatu Konneh blogs :
🥰🥰🥰
2025-08-15 09:54:51
0
alismith233
Lima :
🥰🥰🥰🥰🥰
2025-08-09 22:14:23
0
fatmatabarrie607
fatmatabarrie607 :
❤️❤️❤️
2025-08-09 20:45:36
0
nata.bby6
H 🌹 Z ❤️ K🌹 :
🥰🥰🥰
2025-08-09 18:02:47
0
hannahkthompson0
Hannah K Thompson :
❤️❤️❤️
2025-08-09 17:33:34
0
To see more videos from user @kankusesay2, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

PCA adalah singkatan dari Principal Component Analysis, yaitu teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi data (dimensionality reduction) sambil tetap mempertahankan informasi atau variansi yang paling penting dari data tersebut. Penjelasan Sederhana: Bayangkan kamu punya dataset dengan banyak fitur (misalnya tinggi, berat, usia, pendapatan, dll). Kadang, fitur-fitur itu saling berkaitan (misalnya tinggi dan berat). PCA membantu menyederhanakan data dengan: 1. Mencari pola dalam data (hubungan antar variabel). 2. Membuat fitur baru (komponen utama) yang merupakan kombinasi dari fitur-fitur lama. 3. Mengurangi jumlah fitur dengan memilih beberapa komponen utama yang paling penting saja, tanpa kehilangan terlalu banyak informasi. Tujuan Utama PCA: Menyederhanakan data agar lebih mudah dipahami atau divisualisasikan. Mengurangi noise atau fitur yang tidak penting. Mempercepat proses komputasi dalam machine learning. Menghindari overfitting dengan mengurangi jumlah fitur. Cara Kerja PCA (Secara Ringkas): 1. Standarisasi data: agar semua fitur punya skala yang sama. 2. Hitung kovarians antar fitur: untuk mengetahui hubungan antar variabel. 3. Hitung eigenvalue dan eigenvector dari matriks kovarians. 4. Pilih beberapa komponen utama (principal components) yang memiliki variansi paling tinggi. 5. Transformasi data ke dalam ruang baru (menggunakan komponen utama tadi). Contoh: Misalnya kamu punya data wajah yang diwakili oleh ribuan piksel (fitur). PCA bisa membantu menyederhanakan gambar jadi hanya 50 atau 100 komponen utama — cukup untuk mengenali wajah, tapi jauh lebih ringan secara komputasi. Kelebihan PCA: Mengurangi kompleksitas data. Membantu visualisasi data (misalnya memetakan ke 2D atau 3D). Menghapus fitur yang saling berkorelasi tinggi. Mempercepat pelatihan model machine learning. Kekurangan PCA: Hasilnya lebih sulit diinterpretasikan karena komponen utama adalah gabungan dari banyak fitur. Informasi bisa hilang jika terlalu banyak komponen dibuang. Tidak bekerja optimal jika data tidak linier atau tidak terstandarisasi.#fyp #artificialintelligence #learningai #foryou #pca
PCA adalah singkatan dari Principal Component Analysis, yaitu teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi data (dimensionality reduction) sambil tetap mempertahankan informasi atau variansi yang paling penting dari data tersebut. Penjelasan Sederhana: Bayangkan kamu punya dataset dengan banyak fitur (misalnya tinggi, berat, usia, pendapatan, dll). Kadang, fitur-fitur itu saling berkaitan (misalnya tinggi dan berat). PCA membantu menyederhanakan data dengan: 1. Mencari pola dalam data (hubungan antar variabel). 2. Membuat fitur baru (komponen utama) yang merupakan kombinasi dari fitur-fitur lama. 3. Mengurangi jumlah fitur dengan memilih beberapa komponen utama yang paling penting saja, tanpa kehilangan terlalu banyak informasi. Tujuan Utama PCA: Menyederhanakan data agar lebih mudah dipahami atau divisualisasikan. Mengurangi noise atau fitur yang tidak penting. Mempercepat proses komputasi dalam machine learning. Menghindari overfitting dengan mengurangi jumlah fitur. Cara Kerja PCA (Secara Ringkas): 1. Standarisasi data: agar semua fitur punya skala yang sama. 2. Hitung kovarians antar fitur: untuk mengetahui hubungan antar variabel. 3. Hitung eigenvalue dan eigenvector dari matriks kovarians. 4. Pilih beberapa komponen utama (principal components) yang memiliki variansi paling tinggi. 5. Transformasi data ke dalam ruang baru (menggunakan komponen utama tadi). Contoh: Misalnya kamu punya data wajah yang diwakili oleh ribuan piksel (fitur). PCA bisa membantu menyederhanakan gambar jadi hanya 50 atau 100 komponen utama — cukup untuk mengenali wajah, tapi jauh lebih ringan secara komputasi. Kelebihan PCA: Mengurangi kompleksitas data. Membantu visualisasi data (misalnya memetakan ke 2D atau 3D). Menghapus fitur yang saling berkorelasi tinggi. Mempercepat pelatihan model machine learning. Kekurangan PCA: Hasilnya lebih sulit diinterpretasikan karena komponen utama adalah gabungan dari banyak fitur. Informasi bisa hilang jika terlalu banyak komponen dibuang. Tidak bekerja optimal jika data tidak linier atau tidak terstandarisasi.#fyp #artificialintelligence #learningai #foryou #pca
صاحبي يا صاحبي انت اللي لوحدك شبهي❤️‍🩹🥹#CapCut #explore #fpyシ #fpy #foryou #whatsappstatus #حالات_واتس #ولاد_الشمس #بهاء_سلطان #صحبي_يا_صحبي
صاحبي يا صاحبي انت اللي لوحدك شبهي❤️‍🩹🥹#CapCut #explore #fpyシ #fpy #foryou #whatsappstatus #حالات_واتس #ولاد_الشمس #بهاء_سلطان #صحبي_يا_صحبي
Can someone explain whats going on here? 😳 why are there 2 suns? #2suns #malaysia #tiktokmalaysia #viral #creepy @Seets
Can someone explain whats going on here? 😳 why are there 2 suns? #2suns #malaysia #tiktokmalaysia #viral #creepy @Seets
Super cute tumbler big plastic cup 900 ml with free accessories ang ganda✨#tumbler#plasticcup#bigsize#sportstumbler#musthave#fyp
Super cute tumbler big plastic cup 900 ml with free accessories ang ganda✨#tumbler#plasticcup#bigsize#sportstumbler#musthave#fyp
HEARTBREAKING TRUTH about Toni's Family Heirloom 🥄 #toniandryanpodcast
HEARTBREAKING TRUTH about Toni's Family Heirloom 🥄 #toniandryanpodcast
October was a busy, stressful and fun filled month for us 😅 It started with an ER visit for strep that turned into scarlett fever🤒The kids recovered just in time to celebrate Masons 5th birthday, my birthday and Halloween👻🎃Oh & we adopted a kitten 🥰🤪 #AgostoDump #thankyouoctober #mom #octoberdump #momtok #momlife #october #MomsofTikTok
October was a busy, stressful and fun filled month for us 😅 It started with an ER visit for strep that turned into scarlett fever🤒The kids recovered just in time to celebrate Masons 5th birthday, my birthday and Halloween👻🎃Oh & we adopted a kitten 🥰🤪 #AgostoDump #thankyouoctober #mom #octoberdump #momtok #momlife #october #MomsofTikTok

About

Legal