视频选集 1.1.01方程组的几何解释 2.2.02矩阵消元 3.3.03乘法和逆矩阵 4.4.04矩阵A的LU分解 5.5.05转置,置换,向量空间 6.6.06列空间和零空间 7.7.07求解Ax=0：主变量,特解 8.8.08可解性和解的结构 9.9.09线性相关性,基,维数 10.10.10四个基本子空间 11.11.11矩阵空间,秩1矩阵,小世界图 12.12.12图和网络 13.13.13复习一 14.14.14正交向量与子空间 15.15.15子空间投影 16.16.16投影矩阵,最小二乘 17.17.17正交矩阵,Schmidt正交化 18.18.18行列式及其性质 19.19.19行列式公式,代数余子式 20.20.20克拉默法则,逆矩阵,体积 21.21.21特征值,特征向量 22.22.22对角化,A的幂 23.23.23微分方程,exp(At) 24.24.24马尔可夫矩阵,傅立叶级数 25.25.25复习二 26.26.26对称矩阵及正定性 27.27.27复数矩阵,快速傅里叶变换 28.28.28正定矩阵,最小值 29.29.29相似矩阵,若尔当形 30.30.30奇异值分解 31.31.31线性变换及对应矩阵 32.32.32基变换,图像压缩 33.33.33单元检测3复习 34.34.34左右逆,伪逆 35.35.35期末复习 新MIT 线性代数_机器学习18.065 by Gilbert Strang 1-课程简介18.065 by Professor Strang(Cours 新MIT 线性代数_机器学习 2.2-A的列向量空间(The Column Space of A Contai 新MIT 线性代数_机器学习18.065 by Gilbert Strang - 3.3-乘法和因式分解矩阵(Multiplying and Factoring 新MIT 线性代数_机器学习4.4-Q中的正交列(Orthonormal Columns in Q Give 新MIT 线性代数_机器学习5.5-特征值与特征向量(Eigenvalues and Eigenvector 新MIT 线性代数_机器学习6.6-正定矩阵和半定矩阵(Positive Definite and Semi 新MIT 线性代数_机器学习 7.7-奇异值分解(Singular Value Decomposition 新MIT 线性代数_机器学习 8.8-最接近A的秩为k的矩阵(Eckart-Young - The Close 新MIT 线性代数_机器学习9.9-向量和矩阵的范数(Norms of Vectors and Matric 新MIT 线性代数_机器学习10.10-四种方法来解决最小二乘问题(Four Ways to Solve L 新MIT 线性代数_机器学习11.11-Ax = b困难的研究(Survey of Difficulties 新MIT 线性代数_机器学习12.12-在Ax = b的条件下最小化_x_(Minimizing _x_ S 新MIT 线性代数_机器学习13.13-计算特征值和奇异值(Computing Eigenvalues an 新MIT 线性代数_机器学习14.14-随机矩阵乘法(Randomized Matrix Multiplic 新MIT 线性代数_机器学习 15.15-A和它的逆的低秩变化(Low Rank Changes in A a 新MIT 线性代数_机器学习16.16-矩阵A(t),导数= dA_dt(Matrices A(t) Dep 新MIT 线性代数_机器学17.17-逆和奇异值的导数(Derivatives of Inverse an 新MIT 线性代数_机器学习18.18-快速下降奇异值(Rapidly Decreasing Singula 新MIT 线性代数_机器学习19.19-SVD、LU、QR、鞍点的计数参数(Counting Paramet 新MIT 线性代数_机器学习20.20-鞍点继续，Maxmin原则(Saddle Points Contin 新MIT 线性代数_机器学习21.21-定义和不等(Definitions and Inequalities 新MIT 线性代数_机器学习22.22-逐步最小化一个函数(Minimizing a Function St 新MIT 线性代数_机器学习23.23-梯度下降(Gradient Descent - Downhill t 新MIT 线性代数_机器学习24.24-加速梯度下降(使用动量)(Accelerating Gradient 新MIT 线性代数_机器学习 25.25-线性规划和两人游戏(Linear Programming and T 新MIT 线性代数_机器学习26.26-随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent 新MIT 线性代数_机器学习27.27-用于深度学习的神经网络结构(Structure of Neural 新MIT 线性代数_机器学习28.28-反向传播-求偏导(Backpropagation - Find Pa 新MIT 线性代数_机器学习 29.31-完成一个rank-1的矩阵(Completing a Rank-On 新MIT 线性代数_机器学习 30.32-循环矩阵的特征向量-傅里叶矩阵(Eigenvectors of Ci 新MIT 线性代数_机器学习 31.33-ImageNet-卷积神经网络(CNN)的卷积规则 新MIT 线性代数_机器学习 32.34-神经网络和学习函数(Neural Nets and the Lear 新MIT 线性代数_机器学习33.35-距离矩阵(Distance Matrices, Procrustes 新MIT 线性代数_机器学习34.36-在图中查找聚类(Finding Clusters in Graphs 新MIT 线性代数_机器学习 35.37-Alan Edelman and Julia Language
Python学习课堂的视频 麻省理工学院—线性代数课（完整版72讲）通俗易懂，绝对是线性代数课程天花板！ 【整整600集】北京大学196小时讲完的Python教程（数据分析）零基础入门到精通全套教程，全程干货无废话，这还学不会，我退出IT圈！数据挖掘/可视化/大数据 【全742集】强推！清华大佬终于把Python做成了动画片，2025最新版，从零基础入门到精通Python全栈，学完即就业！拿走不谢，学不会我退出IT圈！！
