REPOSITORY OVERVIEWLive repository statistics
★ 1Stars
⑂ 0Forks
◯ 0Open issues
◉ 1Watchers
27/100
OPENREPOHUB HEALTH SIGNALLimited signals
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
Recent activity35% weight
10 Community adoption25% weight
0 Maintenance state20% weight
100 License clarity10% weight
0 Project information10% weight
35 This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
README preview
Multitext classification
Multitext classification adalah sebuah teknik untuk mengklasifikasikan sebuah teks berdasarkan label yang telah kita buat
multitext berbeda dengan multilabel, di multitext hanya akan terdapat 1 label akan tetapi di multilabel akan terdapat beberapa label dari label yang tersedia.
proyek ini dikerjakan dengan menggunakan algoritma KERAS tensorflow
ALGORITHMICALLY RELATEDSimilar Open-Source Projects
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
Pada project ini, akan dilakukan identifikasi nilai mata uang rupiah dengan menggabungkan metode ekstrasi ciri Local Binary Pattern dan metode klasifikasi Naïve Bayes. Serta untuk pengukuran akurasi identifikasi dilakukan dengan metode evaluasi K-Fold Cross Validation. Dataset yang digunakan berupa citra dengan rincian terdapat 120 citra yang terdiri dari 15 citra uang kertas Rp1.000, 15 citra uang kertas Rp2.000, 15 citra uang kertas Rp5.000, 15 citra uang kertas Rp10.000, 15 citra uang kertas Rp20.000, 15 citra uang kertas Rp50.000, 15 citra uang kertas Rp75.000, dan 15 citra uang kertas Rp100.000
62/100 healthRecently updatedActive repository
PythonNo license#citra-digital#computer-vision#data-science#grayscale
⑂ 1 forks◯ 0 issuesUpdated 23 days ago
AzzikraPraqastaKusuma123 /
Proyek ini adalah sebuah skrip Python yang membantu merapikan dan menstrukturkan dokumen proposal Microsoft Word (.docx) secara otomatis. Skrip ini akan menerapkan styles heading (Judul 1, Judul 2, dst.) pada bab, sub-bab, dan sub-sub-bab berdasarkan pola teks.
45/100 healthActive repository