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[双语字幕 机翻] [2018 SP] MIT 18-065 Matrix Methods by Gilbert Strang

1.4万
93
2019-06-12 02:23:39
185
87
1168
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详见 https://www.yuque.com/ob26eq/yfotq7/yg86pw
麻省理工
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18-065
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MIT
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视频选集
（4/35）
Course Introduction of 18.065 by Professor Strang
07:04
1. The Column Space of A Contains All Vectors Ax
52:15
2. Multiplying and Factoring Matrices
48:26
3. Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I
49:24
4. Eigenvalues and Eigenvectors
48:56
5. Positive Definite and Semidefinite Matrices
45:28
6. Singular Value Decomposition (SVD)
53:34
7. Eckart-Young The Closest Rank k Matrix to A
47:16
8. Norms of Vectors and Matrices
49:21
9. Four Ways to Solve Least Squares Problems
49:51
10. Survey of Difficulties with Ax = b
49:36
11. Minimizing _x_ Subject to Ax = b
50:22
12. Computing Eigenvalues and Singular Values
49:28
13. Randomized Matrix Multiplication
52:24
14. Low Rank Changes in A and Its Inverse
50:35
15. Matrices A(t) Depending on t, Derivative = dA_dt
50:52
16. Derivatives of Inverse and Singular Values
43:08
17. Rapidly Decreasing Singular Values
50:34
18. Counting Parameters in SVD, LU, QR, Saddle Points
49:00
19. Saddle Points Continued, Maxmin Principle
52:13
20. Definitions and Inequalities
55:01
21. Minimizing a Function Step by Step
53:45
22. Gradient Descent Downhill to a Minimum
52:44
23. Accelerating Gradient Descent
49:02
24. Linear Programming and Two-Person Games
53:34
25. Stochastic Gradient Descent
53:03
26. Structure of Neural Nets for Deep Learning
53:17
27. Backpropagation Find Partial Derivatives
52:38
30. Completing a Rank-One Matrix, Circulants!
49:53
31. Eigenvectors of Circulant Matrices Fourier Matrix
52:37
32. ImageNet is a Convolutional Neural Network (CNN), The Convolution Rule
47:19
33. Neural Nets and the Learning Function
56:08
34. Distance Matrices, Procrustes Problem
29:17
35. Finding Clusters in Graphs
34:49
36. Alan Edelman and Julia Language
38:11

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