Trang chủDanh mụcHọc máy & Mạng nơ-ron

🧠 Học máy & Mạng nơ-ron

Cây quyết định, học tăng cường, bản đồ tự tổ chức và phân cụm k-means được khám phá trực quan.

16 mô phỏng60 khung hình/giây thời gian thực0 bước cài đặt
Decision Tree LiveCART decision tree with Gini impurity splitting; axis-aligned splits emerge level by level… Reinforcement LearningQ-learning agent navigates an 8×8 grid maze. Heatmap shows max Q-values; white arrows show… Self-Organising Map24×24 Kohonen SOM (576 neurons, 3D RGB input). Gaussian neighbourhood update as α and σ… K-Means Clustering — Interactive Machine LearningStep through K-means clustering: watch centroids converge, Voronoi regions update, and… PCA & SVD Visualiser — Principal Component Analysis InteractiveGenerate a 2D dataset, diagonalise covariance matrix into principal components, and watch… PerceptronNewRosenblatt's 1958 algorithm: each misclassified point tilts the weight vector w ← w + η·y·x.… k-Nearest NeighboursNewClassify a point by majority vote among its k closest neighbours. Decision regions update… BackpropagationNewδ pulses flow backward through a small MLP: gradients highlight edges, weights update, and… Random Forest ClassifierNewBagging and random feature selection turn weak decision trees into a robust forest. Compare… t-SNE VisualiserNewt-SNE projects high-dimensional clusters to 2D via gradient descent on KL divergence. Tune… Self-Organising Map (SOM)NewA Kohonen grid folds high-dimensional data into 2D: neuron weights self-organise as σ… Radial Basis Function NetworkNewRadial basis network: N Gaussian bumps of width σ sum into a smooth decision boundary —… K-Means Clustering — Lloyd's AlgorithmNewCluster 2D points with k-means: assign to nearest centroid, move to the mean, repeat. Watch… DBSCAN — Density-Based ClusteringNewDBSCAN grows clusters from dense core points via ε-neighbourhoods and minPts, labelling… Naive Bayes Classifier — Probabilistic DecisionNewClassify 2D points with Gaussian naive Bayes: estimate per-class means and variances, apply… Gradient Descent — 3D Loss Surface & OptimisersNewNavigate a 3D loss landscape (Rosenbrock, Rastrigin, Himmelblau) with SGD, Momentum, RMSprop…
Giới thiệu về danh mục

Học máy & Mạng nơ-ron

Cây quyết định, học tăng cường, bản đồ tự tổ chức và phân cụm k-means được khám phá trực quan.

Three.js · WebGL 60 FPS CC BY 4.0
Thông tin nhanh
16mô phỏng tương tác trong danh mục này
chạy ở tốc độ 60 FPS trên mọi trình duyệt hiện đại
🌐Có sẵn bằng tiếng Anh, tiếng Ukraina, tiếng Ba Lan, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Đức, tiếng Nhật, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha (Brazil), tiếng Pháp, tiếng Ả Rập, tiếng Hà Lan, tiếng Trung, tiếng Hàn, tiếng Hindi, tiếng Thổ Nhĩ Kỳ, tiếng Việt, tiếng Nga, tiếng Indonesia, tiếng Ba Tư, tiếng Bengal, tiếng Thái, tiếng Filipino, tiếng Swahili, tiếng Urdu, tiếng Mã Lai, tiếng Tamil, tiếng Hebrew, tiếng Hy Lạp, tiếng Punjab, tiếng Amharic, tiếng Miến Điện, tiếng Khmer, tiếng Gruzia, tiếng Nepal, tiếng Mông Cổ, tiếng Armenia, tiếng Sinhala, tiếng Lào, tiếng Séc, tiếng Romania, tiếng Hungary, tiếng Bulgaria và tiếng Thụy Điển
🎓CC BY 4.0 — miễn phí sử dụng cho lớp học và tích hợp LMS

Câu hỏi thường gặp

Tôi có cần cài đặt gì để chạy các mô phỏng Học máy & Mạng nơ-ron không?

Không. Mọi thứ chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn — không cần tải xuống, plugin hay tài khoản. Hoạt động trên Chrome, Firefox, Edge và Safari; hầu hết các mô phỏng cũng hoạt động trên thiết bị di động.

Tôi có thể sử dụng các mô phỏng này để giảng dạy không?

Có — toàn bộ nội dung đều miễn phí cho mục đích giáo dục theo giấy phép CC BY 4.0. Bạn có thể liên kết trực tiếp đến bất kỳ mô phỏng nào hoặc nhúng vào LMS của mình qua iframe; không cần khóa API.

Các mô hình này có chính xác về mặt khoa học không?

Chúng sử dụng cùng các công thức toán học như phần mềm chuyên nghiệp, được tích phân số theo thời gian thực. Mỗi mô phỏng đều liệt kê các thuật toán của nó, và nhiều mô phỏng có liên kết đến bài viết giải thích toán học đằng sau.

Danh mục liên quan

Bạn đã phát hiện điều gì?

Thêm các bước tái hiện lỗi (không bắt buộc)