Ещё из «Визуализация математики»
Другие симуляторы в этой категории — или все 84.
Оптимизаторы градиентного спуска
Сравнение SGD, momentum и Adam на 2D loss landscape: learning rate, curvature, устойчивость и траектории итераций.
EM-алгоритм для Gaussian mixture
Expectation-maximization для двух гауссовых компонент: responsibilities, E/M steps, likelihood и covariance ellipses.
Margin в support vector machine
Схема hard/soft-margin SVM: C penalty, hinge loss, support vectors, decision boundary и полосы margin.
Bayesian updating и conjugate priors
Beta-binomial обновление: prior/posterior curves, posterior predictive probability и credible intervals.
Смешивание Markov chain
Трёхсостоячная Markov chain: transition matrix, stationary distribution, total variation distance, detailed balance и spectral gap.
Адаптивный LMS / NLMS (подавление шума)
Первичный канал p = s + v, где v — неизвестная ФИЧ-цепь от опорного белого шума x[n]. L-отводный адаптивный FIR по LMS или NLMS: ошибка e = p − wᵀx стремится к полезному сигналу s; график скользящего MSE и ‖w − h‖.