Live-Demos.

Sechs kleine interaktive Werkzeuge, die jeweils ein Konzept aus meiner Arbeit weniger abstrakt machen. Alles läuft im Browser; nichts wird übertragen. Auf Mobilgeräten berührungsfreundlich.

Lineare Regression

Klicken, um Punkte hinzuzufügen. Die Linie folgt.

Die rosa Linie ist die Kleinste-Quadrate-Anpassung. R² zeigt, wie gut sie die Varianz erklärt.

Steigung
Achsenabschnitt
n0
Multi-Armed Bandit

Ziehe an einem Arm. Thompson-Sampling hält mit.

Jeder Arm hat eine versteckte Belohnungsrate. Du spielst; der Bot nutzt Thompson-Sampling. Beobachte, wie sich die Posteriors mit jeder neuen Evidenz schärfen.

Du0 Belohnung in 0 Zügen
Thompson-Sampler0 Belohnung in 0 Zügen
K-Means-Clustering

Punkte setzen. Cluster beobachten.

Klicke irgendwo, um einen Punkt hinzuzufügen. Schritt drückt eine Iteration des Lloyd-Algorithmus voran.

K3
Iter0
n0
Inertia
Konfusionsmatrix · Schwellenwert

Schwellenwert ziehen. Präzision gegen Recall.

Ein simulierter Binärklassifikator hat 300 Beispiele bewertet. Bewege den Schieber, um den Entscheidungsschwellenwert zu setzen und die Konfusionsmatrix zu sehen.

0.50
TP0
FP0
FN0
TN0
Präzision
Recall
F1
Acc
A/B-Test-Rechner

Zwei Conversion-Raten eingeben. Ist der Unterschied echt?

Zwei-Anteile-z-Test. Lift, z-Wert, p-Wert und eine klare Aussage, ob der Unterschied statistisch signifikant ist (α=0,05).

Besucher
Conversions
Rate: 5,00 %
Besucher
Conversions
Rate: 7,50 %
Lift
z-Wert
p-Wert
Signifikanz
Bias-Varianz-Trade-off

Modellkomplexität schieben. Die Lektion sehen.

Ein Polynom vom Grad d passt eine verrauschte Sinusfunktion an. Niedriges d unterspezifiziert. Hohes d lernt das Rauschen auswendig. Der Sweet Spot ist meist einfacher, als man denkt.

Grad3
Train-MSE
Test-MSE
Lücke