Maskrio/nya-ir-miracl-id-preprocessed huggingface dataset:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Musi Banyuasin memiliki 14 kecamatan, 13 kelurahan dan 227 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 608.125 jiwa dengan luas wilayahnya 14.266,26 km² dan sebaran penduduk 43 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Musi Banyuasin, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Musi Rawas memiliki 14 kecamatan, 13 kelurahan dan 186 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 408.597 jiwa dengan luas wilayahnya 6.350,10 km² dan sebaran penduduk 64 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Musi Rawas, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Musi Rawas Utara memiliki 7 kecamatan, 7 kelurahan dan 82 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 188.680 jiwa dengan luas wilayahnya 6.008,55 km² dan sebaran penduduk 32 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Musi Rawas Utara, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Ogan Ilir memiliki 16 kecamatan, 14 kelurahan dan 227 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 410.529 jiwa dengan luas wilayahnya 2.666,09 km² dan sebaran penduduk 154 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Ogan Ilir, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Ogan Komering Ilir memiliki 18 kecamatan, 13 kelurahan dan 314 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 721.571 jiwa dengan luas wilayahnya 18.359,04 km² dan sebaran penduduk 39 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Ogan Komering Ilir, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Ogan Komering Ulu memiliki 13 kecamatan, 14 kelurahan dan 143 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 357.502 jiwa dengan luas wilayahnya 4.797,06 km² dan sebaran penduduk 74 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Ogan Komering Ulu, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Ogan Komering Ulu Selatan memiliki 19 kecamatan, 7 kelurahan dan 252 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 410.303 jiwa dengan luas wilayahnya 5.493,94 km² dan sebaran penduduk 75 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Ogan Komering Ulu Selatan, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Ogan Komering Ulu Timur memiliki 20 kecamatan, 7 kelurahan dan 305 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 633.810 jiwa dengan luas wilayahnya 3.370,00 km² dan sebaran penduduk 188 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kabupaten Ogan Komering Ulu Timur, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kota Lubuk Linggau memiliki 8 kecamatan dan 72 kelurahan (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 217.119 jiwa dengan luas wilayahnya 401,50 km² dan sebaran penduduk 541 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kota Lubuk Linggau, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Banyuasin memiliki 5 kecamatan dan 35 kelurahan (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 139.867 jiwa dengan luas wilayahnya 633,66 km² dan sebaran penduduk 221 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kota Pagar Alam, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Banyuasin memiliki 18 kecamatan dan 107 kelurahan (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 1.569.297 jiwa dengan luas wilayahnya 369,22 km² dan sebaran penduduk 4.250 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kota Palembang, adalah sebagai berikut:
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Kabupaten Banyuasin memiliki 6 kecamatan, 25 kelurahan dan 12 desa (dari total 236 kecamatan, 386 kelurahan dan 2.853 desa di seluruh Sumatera Selatan). Pada tahun 2017, jumlah penduduknya sebesar 190.913 jiwa dengan luas wilayahnya 251,94 km² dan sebaran penduduk 758 jiwa/km².
Daftar kecamatan dan kelurahan di Sumatera Selatan
Daftar kecamatan dan kelurahan di Kota Prabumulih, adalah sebagai berikut:
Kredit Usaha Rakyat
Kredit Usaha Rakyat (KUR) merupakan program prioritas pemerintah dalam mendukung UMKM berupa kebijakan pemberian kredit/pembiayaan modal kerja dan/atau investasi kepada debitur individu/perseorangan, badan usaha, dan/atau kelompok usaha yang produktif dan layak, namun belum memiliki agunan tambahan atau agunan tambahan belum cukup. Tujuan dilaksanakannya program KUR antara lain adalah untuk meningkatkan dan memperluas akses pembiayaan kepada usaha produktif, meningkatkan kapasitas daya saing usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM); dan mendorong pertumbuhan ekonomi dan penyerapan tenaga kerja. Berdasarkan Peraturan Menteri Koordinator Bidang Perekonomian Nomor 11 Tahun 2017 tentang Pedoman Pelaksanaan Kredit Usaha Rakyat, penerima KUR terdiri dari UMKM, calon tenaga kerja indonesia yang akan bekerja di luar negeri, calon pekerja magang di luar negeri, anggota keluarga dari karyawan/karyawati yang berpenghasilan tetap atau bekerja sebagai tenaga kerja indonesia, tenaga kerja indonesia yang purna bekerja di luar negeri, pekerja yang terkena pemutusan hubungan kerja, usaha mikro, kecil, dan menengah di wilayah perbatasan dengan negara lain; dan/atau kelompok usaha seperti Kelompok Usaha Bersama (KUBE), Gabungan Kelompok Tani dan Nelayan (Gapoktan), dan kelompok usaha lainnya.
Kredit Usaha Rakyat
UMKM merupakan salah satu sektor unggulan yang menopang perekonomian Indonesia. Pelaku UMKM dan koperasi menempati bagian terbesar dari seluruh aktivitas ekonomi rakyat Indonesia mulai dari petani, nelayan, peternak, petambang, pengrajin, pedagang, dan penyedia berbagai jasa. Selain itu, UMKM memberikan kontribusi yang cukup besar terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), penyerapan tenaga kerja, dan ekspor. Pada tahun 2013 misalnya, kontribusi sektor UMKM terhadap PDBterus meningkat menjadi sebesar 60,34%, terhadap penyerapan total tenaga kerja sebesar 96,99%, dan terhadap total ekspor non migas mencapai 15,68%. UMKM juga mampu mengurangi ketimpangan dan kesenjangan pendapatan masyarakat Indonesia, karena sektor ini mempunyai ketahanan ekonomi yang tinggi.
Kredit Usaha Rakyat
RPJMN 2015-2019 mengamanatkan kebijakan di bidang UMKM dan koperasi dalam periode 2015-2019 melalui peningkatan daya saing UMKM dan koperasi, sehingga mampu tumbuh menjadi usaha yang berkelanjutan dengan skala yang lebih besar (“naik kelas” atau "scaling-up") dalam rangka mendukung kemandirian perekonomian nasional. Strategi pembangunan yang akan dilaksanakan di bidang UMKM dan koperasi antara lain adalah peningkatan kualitas sumber daya manusia, peningkatan akses pembiayaan dan perluasan skema pembiayaan, peningkatan nilai tambah produk dan jangkauan pemasaran, penguatan kelembagaan usaha, serta peningkatan kemudahan, kepastian dan perlindungan usaha. Peningkatan akses pembiayaan dan perluasan skema pembiayaan UMKM dilakukan melalui pengembangan lembaga pembiayaan/bank UMKM dan koperasi, serta optimalisasi sumber pembiayaan non-bank, integrasi sistem informasi debitur UMKM dari lembaga pembiayaan bank dan non-bank, peningkatan kapasitas koperasi sebagai pengelola sistem resi gudang ("quick wins"); serta advokasi pembiayaan bagi UMKM dan koperasi.
Kredit Usaha Rakyat
Kebijakan pengembangan dan pemberdayaan UMKM dan koperasi mencakup peningkatan akses pada sumber pembiayaan, pengembangan kewirausahan, peningkatan pasar produk UMKM dan koperasi, serta reformasi regulasi UMKM dan koperasi. Penyaluran KUR dilakukan melalui 2 (dua) metode, yaitu secara langsung dan secara tidak langsung. Secara langsung maksudnya UMKM dan koperasi dapat langsung mengakses KUR di Kantor Cabang atau Kantor Cabang Pembantu Bank Pelaksana. Untuk secara tidak langsung maksudnya UMKM dapat mengakses KUR melalui Lembaga Keuangan Mikro dan KSP/USP Koperasi, atau melalui kegiatan "linkage" program lainnya yang bekerjasama dengan Bank Pelaksana. Pada tahun 2017, total Penyaluran KUR sebesar 96,7 triliun Rupiah dengan 4 juta debitur. Adapun pada tahun 2018 target penyaluran KUR sebesar 120 triliun Rupiah.
Kredit Usaha Rakyat
Memperhatikan arah kebijakan peningkatan daya saing UMKM tersebut, Presiden telah menetapkan Keputusan Presiden Nomor 14 Tahun 2015 tentang Komite Kebijakan Pembiayaan bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah sebagaimana diubah terakhir dengan Keputusan Presiden Nomor 19 Tahun 2015. Komite Kebijakan Pembiayaan Bagi UMKM diketuai oleh Menteri Koordinator Bidang Perekonomian dan beranggotakan para menteri/kepala lembaga terkait dengan tugas untuk merumuskan dan menetapkan kebijakan pembiayaan bagi UMKM termasuk penetapan prioritas bidang usaha, melakukan monitoring dan evaluasi atas pelaksanaan kebijakan pembiayaan bagi UMKM, dan mengambil langkah-langkah penyelesaian hambatan dan permasalahan dalam pelaksanaan kebijakan pembiayaan bagi UMKM.
Kredit Usaha Rakyat
Peraturan perundang-undangan yang terkait dengan pelaksanaan program KUR, antara lain:
Random forest
Random forest (RF) adalah suatu algoritma yang digunakan pada klasifikasi data dalam jumlah yang besar. Klasifikasi "random forest" dilakukan melalui penggabungan pohon ("tree") dengan melakukan "training" pada sampel data yang dimiliki. Penggunaan pohon (tree) yang semakin banyak akan mempengaruhi akurasi yang akan didapatkan menjadi lebih baik. Penentuan klasifikasi dengan "random forest" diambil berdasarkan hasil "voting" dari "tree" yang terbentuk. Pemenang dari "tree" yang terbentuk ditentukan dengan "vote" terbanyak.
Pembangunan pohon ("tree") pada "random forest" sampai dengan mencapai ukuran maksimum dari pohon data. Akan tetapi,pembangunan pohon "random forest" tidak dilakukan pemangkasan ("pruning") yang merupakan sebuah metode untuk mengurangi kompleksitas ruang. Pembangunan dilakukan dengan penerapan metode "random feature selection" untuk meminimalisir kesalahan. Pembentukan pohon ("tree") dengan sample data menggunakan variable yang diambil secara acak dan menjalankan klasifikasi pada semua "tree" yang terbentuk.
"Random forest" menggunakan "Decision Tree" untuk melakukan proses seleksi. Pohon yang dibangun dibagi secara rekursif dari data pada kelas yang sama. Pemecahan ("split") digunakan untuk membagi data berdasarkan jenis atribut yang digunakan. Pembuatan "decision tree" pada saat penentuan klasifikasi,pohon yang buruk akan membuat prediksi acak yang saling bertentangan. Sehingga,beberapa "decision tree" akan menghasilkan jawaban yang baik.
"Random forest" merupakan salah satu cara penerapan dari pendekatan diskriminasi stokastik pada klasifikasi. Proses Klasifikasi akan berjalan jika semua "tree" telah terbentuk.Pada saat proses klasifikasi selesai dilakukan, inisialisasi dilakukan dengan sebanyak data berdasarkan nilai akurasinya. Keuntungan penggunaan random forest yaitu mampu mengklasifiksi data yang memiliki atribut yang tidak lengkap,dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi akan tetapi tidak terlalu bagus untuk regresi, lebih cocok untuk pengklasifikasian data serta dapat digunakan untuk menangani data sampel yang banyak.
Proses klasifikasi pada "random forest" berawal dari memecah data sampel yang ada kedalam "decision tree" secara acak. Setelah pohon terbentuk,maka akan dilakukan "voting" pada setiap kelas dari data sampel. Kemudian, mengkombinasikan "vote" dari setiap kelas kemudian diambil "vote" yang paling banyak.Dengan menggunakan "random forest" pada klasifikasi data maka, akan menghasilkan "vote" yang paling baik.
Random forest
= Sejarah =
Metode umum dari "random decision forest" pertama kali diusulkan oleh Ho pada tahun 1995,Tin Kam Ho yang menetapkan bahwa pohon-pohon keputusan di "random forest" membelah diri dengan "hyperplanes" yang miring, jika secara acak dibatasi untuk peka hanya pada dimensi fitur yang dipilih, maka dapat memperoleh akurasi ketika pohon-pohon keputusan tumbuh tanpa terlalu banyak berlatih.Sebuah karya berikutnya pada tema yang sama menyimpulkan bahwa metode pemisahan lain, selama pohon-pohon keputusan secara acak dipaksa tidak peka terhadap beberapa dimensi fitur, berperilaku sama. Perhatikan bahwa pengamatan terhadap pengklasifikasi yang lebih kompleks (hutan yang lebih besar) yang semakin akurat hampir secara monoton sangat kontras dengan keyakinan umum bahwa kompleksitas penggolongan hanya dapat tumbuh pada tingkat akurasi tertentu sebelum disakiti dengan overfitting. Penjelasan tentang perlawanan metode hutan terhadap overtraining dapat ditemukan dalam teori Kleinberg tentang diskriminasi stokastik.
Random forest
Awal mula perkembangan gagasan Breiman tentang "random forest" dipengaruhi oleh karya Amit dan Geman yang memperkenalkan gagasan pencarian lebih dari satu "subset" acak dari keputusan yang tersedia ketika memisahkan sebuah simpul, dalam konteks menumbuhkan satu pohon. Gagasan pemilihan subruang acak dari Ho juga berpengaruh dalam desain "random forest". Dalam metode ini, hutan pepohonan ditanam, dan variasi di antara pepohonan diperkenalkan dengan memproyeksikan data pelatihan ke dalam subruang yang dipilih secara acak, sebelum memasang setiap pohon atau setiap simpul. Kemudian, jadilah ide pengoptimalan node acak, di mana keputusan di setiap node dipilih dengan prosedur acak, dari optimasi deterministik yang pertama kali diperkenalkan oleh Dietterich.
Random forest
"Random forest" pertama kali di publikasikan dengan beberapa persiapan ialah melalui makalah oleh Leo Breiman Makalah ini menjelaskan metode membangun hutan pohon yang tidak berkorelasi menggunakan prosedur seperti CART (Classification And Regression Trees) , dikombinasikan dengan pengoptimalan simpul acak dan bagging. Selain itu, makalah ini menggabungkan beberapa bahan, beberapa sebelumnya dikenal dan beberapa novel, yang membentuk dasar dari praktik modern hutan acak, khususnya:Laporan ini juga menawarkan hasil teoretis pertama untuk "random forest" dalam bentuk batas pada kesalahan generalisasi yang tergantung pada kekuatan pohon di hutan dan korelasinya.
Ignaz Semmelweis
Ignaz Philipp Semmelweis (; ; 1 Juli 1818 – 13 Agustus 1865) adalah seorang dokter Hongaria berketurunan Jerman. Ia dikenal sebagai pelopor prosedur antiseptik. Ia telah dijuluki sebagai "penyelamat ibu-ibu" karena ia telah menemukan bahwa kemungkinan terjadinya demam puerperal dapat dikurangi secara drastis dengan melakukan disinfeksi tangan di klinik obstetri. Demam puerperal sering terjadi di rumah sakit pada pertengahan abad ke-19 dan seringkali berakibat fatal. Semmelweis mengusulkan agar dokter mencuci tangan dengan larutan kapur yang terklorinasi. Usulan ini dikemukakan pada tahun 1847 saat ia bekerja di Klinik Obstetri Pertama Rumah Sakit Umum Wina karena di situ tingkat kematian di bangsal dokter tiga kali lebih tinggi daripada tingkat kematian di bangsal bidan. Ia menulis sebuah buku mengenai penemuannya yang berjudul "Die Ätiologie, der Begriff und die Prophylaxe des Kindbettfiebers" (Etiologi, Konsep dan Profilaksis Demam Puerperal).
Ignaz Semmelweis
Walaupun telah menerbitkan hasil yang menunjukkan bahwa disinfeksi tangan mengurangi tingkat kematian hingga di bawah 1%, pengamatan Semmelweis bertentangan dengan pendapat medis yang diterima pada saat itu, sehingga komunitas kedokteran menolak gagasan ini. Semmelweis tidak dapat menjelaskan secara ilmiah mengapa penemuannya bisa menurunkan tingkat kematian, dan beberapa dokter merasa tersinggung dengan usulan agar mereka mencuci tangan terlebih dahulu. Praktik Semmelweis baru diterima secara luas setelah ia meninggal, terutama setelah Louis Pasteur berhasil membuktikan kebenaran teori kuman dan setelah Joseph Lister melakukan operasi dengan metode higenis dan sangat berhasil.
Ignaz Semmelweis
Semenjak tahun 1861, Semmelweis mengalami gangguan-gangguan kejiwaan. Ia juga mengalami depresi dan sering melamun. Setelah mendapatkan kritik negatif dari luar negeri, Semmelweis menghujat orang-orang yang menyerangnya. Ia menuduh mereka sebagai "pembunuh yang tidak bertanggung jawab" dan "orang bodoh". Pada pertengahan tahun 1865, perilakunya mulai mengesalkan dan mempermalukan rekan-rekannya, dan ia juga mulai mabuk-mabukan. Akibatnya, pada tahun yang sama, Semmelweis dimasukkan ke dalam rumah sakit jiwa. Di situ ia meninggal dunia akibat piaemia pada umur 47 tahun setelah dipukuli hingga mati oleh para penjaganya 14 hari setelah ia dimasukkan ke institusi tersebut.
Did My Time
"Did My Time" adalah sebuah lagu yang ditulis dan direkam oleh grup musik nu metal Amerika Serikat Korn untuk film, "". Karya tersebut dirilis sebagai singel pada Juli 2003 dalam mendukung film tersebut, dan kemudian tampil dalam album studio keenam dari grup musik tersebut, "Take a Look in the Mirror".
Did My Time
"Did My Time" menjadi pertama dan satu-satunya album Korn yang masuk 40 besar di Hot 100, tepatnya di posisi 38 pada Agustus 2003, karena penjualan CD singel.
Suku Mariandini
Suku Mariandini (Μαριανδυνοί, Μαριανδηνοί, atau Μαρυανδυνοί) merupakan sebuah suku kuno di timur laut Bitinia. Negara mereka disebut Mariandinia (Μαριανδυνία, Stefanos dari Bizantium s. v.) dan Plinius berbicara tentang "Sinus Mariandynus "("Teluk Mariandinus") di pantai mereka. Mitos Yunani menjadikan Mariandynos sebagai pahlawan eponim dugaan.
Suku Mariandini
Suku Mariandini mendiami wilayah antara sungai Sangarios dan Filyos, di sebelah timur wilayah yang diduduki oleh suku lain yang disebut Thini atau Bithini. Menurut Skylax dari Karyanda, mereka tidak meluas sejauh barat Sangarios, karena menurut dia sungai Hypius membentuk batas antara Bitini dan Mariandini.
Suku Mariandini
Sumber-sumber kuno tidak jelas mengenai afiliasi etnis Mariandini. Strabo mengungkapkan keyakinan bahwa Mariandini adalah cabang dari Bitinia, keyakinan yang tidak dapat didamaikan dengan pernyataan Herodotos, yang dengan jelas membedakan Mariandini dari Thraki atau Thyni di Asia Kecil. Di tempat lain, Strabo menyatakan bahwa Mariandini adalah Paflagonia. Deskripsi yang diberikan oleh Herodotos menunjukkan bahwa dalam tentara Persia mereka tampak sangat berbeda dari Bitini, dan baju besi mereka menyerupai Paflagonia, yang sangat berbeda dari yang ada di Bitini.
Suku Mariandini
Kota utama di wilayah mereka adalah Heraklea Pontika, penduduk yang mengurangi Mariandini, untuk sementara waktu, ke keadaan perbudakan menyerupai yang dari Kreta Mnoae, atau Penestai Thessalia. Menurut peneliti modern John Hind, "...Mariandini mungkin pada awalnya menyerahkan beberapa wilayah pesisir [kepada koloni Herakleot] dengan cukup damai, karena membutuhkan perlindungan dari... Bebrykes dan Paflagoni. Belakangan Herakleot memperoleh Lembah Lykos sebagai basis kemakmuran mereka, dan Mariandini memasuki suatu bentuk perhambaan kolektif di mana anugerah keselamatan adalah bahwa mereka tidak dapat disebarkan atau dijual ke luar negeri. Bagaimana keadaan ini tiba tidak jelas, tetapi orang mungkin telah dijual ke dalamnya pada saat kepala suku mereka lemah, atau mungkin perlahan-lahan turun ke dalamnya sebagai akibat dari "dilindungi dari semua yang mereka dimiliki" oleh Herakleot... Perluasan yang kuat dari wilayah Herakleot mengakibatkan penguncian Mariandini ke desa-desa pertanian mereka sebagai orang-orang yang tergantung, juga tunduk pada kesan sebagai pendayung di armada." Pada awal abad ke-5 mereka tampaknya masih merupakan orang-orang independen, membayar upeti langsung kepada raja Persia, dan telah berperang dengan Heraklea. Dalam pembagian kekaisaran Persia mereka membentuk bagian dari satrap Persia ketiga.
Bootstrap aggregating
Bootstrap aggregating, disebut juga bagging, adalah penggabungan algoritma pembelajaran mesin ("machine learning") yang dirancang untuk meningkatkan stabilitas dan akurasi dari algoritma "machine learning" yang digunakan dalam klasifikasi statistik dan regresi. Bagging juga mengurangi varians dan membantu untuk menghindari terjadinya "overfitting". Meskipun biasanya diterapkan untuk metode "decision tree", bagging dapat digunakan dengan semua jenis metode. Bagging merupakan kasus khusus dari pendekatan model averaging.
Bootstrap aggregating
Bagging (Bootstrap aggregating) diusulkan oleh Leo Breiman pada tahun 1994 untuk memodifikasi klasifikasi dengan menggabungkan klasifikasi dengan data latih ("training set") yang dihasilkan secara acak.
Bootstrap aggregating
Diberikan sebuah standar "training set"  yang berukuran "n", bagging menghasilkan "m" training set baru , masing-masing berukuran "n'", dengan sampling dari "D" secara uniform dan dengan penggantian (with replacement). Karena sampling dengan penggantian, maka beberapa observasi dapat diulang dalam setiap . Jika "n"'="n", maka besar "n" set  diharapkan memiliki fraksi (1 - 1/"e") (≈63.2%) dari contoh unik dari "D", sisanya menjadi duplikat. Jenis contoh/sampel ini dikenal sebagai bootstrap sampel. Model "m" dipasang menggunakan sampel bootstrap "m" di atas dan dikombinasikan dengan rata-rata output (untuk regresi) atau voting (untuk klasifikasi).
Bootstrap aggregating
Bagging mengarah ke "perbaikan prosedur yang tidak stabil" (Breiman, 1996), yang meliputi jaringan syaraf tiruan, klasifikasi dan pohon regresi, dan seleksi subset dalam regresi linier (Breiman, 1994). Pengaplikasian yang menarik dari bagging yang menunjukkan perbaikan dalam operasi pembelajaran dapat dilihat di sini. Di sisi lain, hal ini dapat sedikit menurunkan kinerja metode yang stabil seperti K-NN (Breiman, 1996).
Bootstrap aggregating
Untuk menggambarkan prinsip-prinsip dasar bagging, berikut ini adalah analisis tentang hubungan antara ozon dan suhu (data berasal dari Rousseeuw dan Leroy (1986), analisis yang dilakukan di R).
Bootstrap aggregating
Hubungan antara suhu dan ozon dalam kumpulan data ini adalah berupa non-linear, berdasarkan scatter plot. Untuk menggambarkan secara matematis, digunakan LOESS smoothers (dengan bandwidth 0.5). Untuk membangun smoother tunggal dari himpunan data yang lengkap, sebanyak 100 sampel bootstrap diambil. Masing-masing sampel berbeda dari dataset asli tetapi menyerupai dalam hal distribusi dan variabilitas. Untuk masing-masing sampel bootstrap, LOESS smoother cocok digunakan. Prediksi dari 100 smoother kemudian dibuat di seluruh rentang data. 10 predicted smooth pertama muncul sebagai garis abu-abu pada gambar di bawah. Garis-garisnya jelas sangat bergerigi dan overfit dari data sebagai akibat dari bandwidth yang terlalu kecil.
Bootstrap aggregating
Dengan mengambil rata-rata dari 100 smoothers, masing-masing dipasang ke sebuah subset dari data asli yang ditetapkan, dan tiba di salah satu bagged predictor (garis merah). Dengan rata-rata smoother menjadi lebih stabil dan tidak overfit.