【中英双语】MIT18.065矩阵方法｜原片合计378万+·Strang数据科学线性代数

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Parts

  1. P1 · [中文] 00 课程导论
  2. P2 · [中文] 00 访谈：Strang谈矩阵方法教学
  3. P3 · [中文] 01 列空间与Ax
  4. P4 · [中文] 02 矩阵乘法与分解
  5. P5 · [中文] 03 标准正交列与Q'Q=I
  6. P6 · [中文] 04 特征值与特征向量
  7. P7 · [中文] 05 正定与半正定矩阵
  8. P8 · [中文] 06 奇异值分解SVD
  9. P9 · [中文] 07 Eckart-Young低秩近似
  10. P10 · [中文] 08 向量与矩阵范数
  11. P11 · [中文] 09 最小二乘的四种解法
  12. P12 · [中文] 10 Ax=b的困难情形
  13. P13 · [中文] 11 约束下最小化‖x‖
  14. P14 · [中文] 12 特征值与奇异值计算
  15. P15 · [中文] 13 随机化矩阵乘法
  16. P16 · [中文] 14 低秩扰动与逆
  17. P17 · [中文] 15 依赖t的矩阵与导数
  18. P18 · [中文] 16 逆与奇异值的导数
  19. P19 · [中文] 17 快速衰减的奇异值
  20. P20 · [中文] 18 SVD/LU/QR参数计数
  21. P21 · [中文] 19 鞍点与最大最小原理
  22. P22 · [中文] 20 定义与不等式
  23. P23 · [中文] 21 逐步最小化函数
  24. P24 · [中文] 22 梯度下降
  25. P25 · [中文] 23 动量加速梯度下降
  26. P26 · [中文] 24 线性规划与二人博弈
  27. P27 · [中文] 25 随机梯度下降
  28. P28 · [中文] 26 深度网络的矩阵结构
  29. P29 · [中文] 27 反向传播求偏导
  30. P30 · [中文] 30 秩一补全与循环矩阵
  31. P31 · [中文] 31 循环矩阵特征向量与傅里叶
  32. P32 · [中文] 32 ImageNet与卷积神经网络
  33. P33 · [中文] 33 神经网络与学习函数
  34. P34 · [中文] 34 距离矩阵与Procrustes
  35. P35 · [中文] 35 图聚类
  36. P36 · [中文] 36 Julia语言与高性能计算
  37. P37 · [英文] 00 Course Introduction
  38. P38 · [英文] 00 Interview with Gilbert Strang
  39. P39 · [英文] 01 Column Space of A
  40. P40 · [英文] 02 Multiplying and Factoring Matrices
  41. P41 · [英文] 03 Orthonormal Columns Q'Q=I
  42. P42 · [英文] 04 Eigenvalues and Eigenvectors
  43. P43 · [英文] 05 Positive Definite Matrices
  44. P44 · [英文] 06 Singular Value Decomposition
  45. P45 · [英文] 07 Eckart-Young Rank-k Approximation
  46. P46 · [英文] 08 Norms of Vectors and Matrices
  47. P47 · [英文] 09 Four Ways to Solve Least Squares
  48. P48 · [英文] 10 Difficulties with Ax=b
  49. P49 · [英文] 11 Minimizing ||x|| Subject to Ax=b
  50. P50 · [英文] 12 Computing Eigenvalues and Singular Values
  51. P51 · [英文] 13 Randomized Matrix Multiplication
  52. P52 · [英文] 14 Low Rank Changes in A and Inverse
  53. P53 · [英文] 15 Matrices A(t) and Derivatives
  54. P54 · [英文] 16 Derivatives of Inverse and Singular Values
  55. P55 · [英文] 17 Rapidly Decreasing Singular Values
  56. P56 · [英文] 18 Counting Parameters SVD LU QR
  57. P57 · [英文] 19 Saddle Points Maxmin Principle
  58. P58 · [英文] 20 Definitions and Inequalities
  59. P59 · [英文] 21 Minimizing a Function Step by Step
  60. P60 · [英文] 22 Gradient Descent
  61. P61 · [英文] 23 Accelerating Gradient Descent
  62. P62 · [英文] 24 Linear Programming and Games
  63. P63 · [英文] 25 Stochastic Gradient Descent
  64. P64 · [英文] 26 Structure of Neural Nets
  65. P65 · [英文] 27 Backpropagation
  66. P66 · [英文] 30 Rank-One Matrix and Circulants
  67. P67 · [英文] 31 Eigenvectors of Circulant Matrices
  68. P68 · [英文] 32 ImageNet Convolutional Neural Network
  69. P69 · [英文] 33 Neural Nets and the Learning Function
  70. P70 · [英文] 34 Distance Matrices Procrustes
  71. P71 · [英文] 35 Finding Clusters in Graphs
  72. P72 · [英文] 36 Alan Edelman and Julia Language
Description 
MIT 18.065《数据分析、信号处理与机器学习中的矩阵方法》Spring 2018 完整课｜Gilbert Strang｜原片合计378万+｜中英双语可切换

📌 本期看点
· 列空间、正交、特征值到 SVD / Eckart-Young 低秩近似
· 最小二乘、随机化矩阵乘法、矩阵微积分
· 梯度下降 / 动量 / SGD，衔接到深度网络与反向传播
· 循环矩阵、CNN、距离矩阵与图聚类

🧭 观看指南
共 36 讲（含导论与访谈）。P1–P36 中文配音版，P37–P72 英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
学过基础线性代数、想把矩阵工具接到数据科学 / 机器学习 / 信号处理的同学。

Comments

梦九的猫 17d ago

老教授讲的很好，受益匪浅

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