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新MIT 线性代数|机器学习（中英机翻字幕）18.065 by Gilbert Strang

40.1万
1239
2020-02-24 02:13:54
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视频选集
（1/35）
1-课程简介18.065 by Professor Strang(Course Introduction of 18.065)
07:04
2-A的列向量空间(The Column Space of A Contains All Vectors Ax)
52:15
3-乘法和因式分解矩阵(Multiplying and Factoring Matrices)
48:26
4-Q中的正交列(Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I)
49:24
5-特征值与特征向量(Eigenvalues and Eigenvectors)
48:56
6-正定矩阵和半定矩阵(Positive Definite and Semidefinite Matrices)
45:28
7-奇异值分解(Singular Value Decomposition (SVD))
53:34
8-最接近A的秩为k的矩阵(Eckart-Young - The Closest Rank k Matrix to A)
47:16
9-向量和矩阵的范数(Norms of Vectors and Matrices)
49:21
10-四种方法来解决最小二乘问题(Four Ways to Solve Least Squares Problems)
49:51
11-Ax = b困难的研究(Survey of Difficulties with Ax = b)
49:36
12-在Ax = b的条件下最小化_x_(Minimizing _x_ Subject to Ax = b)
50:22
13-计算特征值和奇异值(Computing Eigenvalues and Singular Values)
49:28
14-随机矩阵乘法(Randomized Matrix Multiplication)
52:24
15-A和它的逆的低秩变化(Low Rank Changes in A and Its Inverse)
50:35
16-矩阵A(t),导数= dA_dt(Matrices A(t) Depending on t, Derivative = dA_dt)
50:52
17-逆和奇异值的导数(Derivatives of Inverse and Singular Values)
43:08
18-快速下降奇异值(Rapidly Decreasing Singular Values)
50:34
19-SVD、LU、QR、鞍点的计数参数(Counting Parameters in SVD, LU, QR, Saddle Points)
49:00
20-鞍点继续，Maxmin原则(Saddle Points Continued, Maxmin Principle)
52:13
21-定义和不等(Definitions and Inequalities)
55:01
22-逐步最小化一个函数(Minimizing a Function Step by Step)
53:45
23-梯度下降(Gradient Descent - Downhill to a Minimum)
52:44
24-加速梯度下降(使用动量)(Accelerating Gradient Descent (Use Momentum))
49:02
25-线性规划和两人游戏(Linear Programming and Two-Person Games)
53:34
26-随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)
53:03
27-用于深度学习的神经网络结构(Structure of Neural Nets for Deep Learning)
53:17
28-反向传播-求偏导(Backpropagation - Find Partial Derivatives)
52:38
31-完成一个rank-1的矩阵(Completing a Rank-One Matrix, Circulants!)
49:53
32-循环矩阵的特征向量-傅里叶矩阵(Eigenvectors of Circulant Matrices - Fourier Matrix)
52:37
33-ImageNet-卷积神经网络(CNN)的卷积规则
47:19
34-神经网络和学习函数(Neural Nets and the Learning Function)
56:08
35-距离矩阵(Distance Matrices, Procrustes Problem)
29:17
36-在图中查找聚类(Finding Clusters in Graphs)
34:49
37-Alan Edelman and Julia Language
38:11

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