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Zweischichtiges Netz und Backpropagation

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Zwei Merkmale und eine binäre Klasse: verdeckte Schicht mit tanh und logistischer Ausgang. Vollständiger Gradient zur mittleren binären Kreuzentropie; Wärmekarte der Wahrscheinlichkeit und Grenze zum Niveau 0,5 (XOR oder Spiralen).

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Lineare Regression: KQ, Ridge, Lasso und R²

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Punkte in der Ebene und das Modell y = β₀ + β₁x: gewöhnliche kleinste Quadrate, Ridge (L₂-Strafterm nur auf die Steigung) oder Lasso (L₁-Strafterm). Die Verschiebung Δy am Punkt mit größtem |x| ist ein Ausreißer mit starker Hebelwirkung; verglichen werden SSE und R².

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Konvexe Hülle (Graham und QuickHull)

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Punkte in der Ebene: Graham-Scan mit Schrittanimation oder QuickHull; Vergleich der Knotenmengen.

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Newton-Verfahren (1D)

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Graph von f(x), Klick setzt x₀, Iterationen x − f/f′ (Ableitung numerisch); Verschieben und Vorlagen. Einzugsgebiete auf ℂ — gesonderte Darstellung „Newton-Fraktal“.

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Hauptkomponentenanalyse (PCA) in 2D

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Wolke in der Ebene: 2×2-Kovarianz, Eigenvektoren PC1 und PC2 vom Mittelwert, Lote auf die PC1-Gerade und Streifen der Scores auf der ersten Komponente.

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k-Means (Lloyd-Algorithmus)

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Punkte in der Ebene, Clusterzahl k und Startzentroide. Lloyd-Schritt: Zuordnung zum nächsten Zentrum und Verschiebung des Zentroids in den Schwerpunkt. Demo — Gauß-Mischung; Summe der Quadrate innerhalb der Cluster.