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第23课 机器学习之线性代数基础 行列式Determinant (李宏毅)
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第二课 机器学习之线性代数基础 线性方程组(李宏毅)
第24课 机器学习之线性代数基础 行列式的性质(李宏毅)
第20课 机器学习之线性代数基础 列空间 Column Space, 零空间 Null Space, 行空间 Row Space (李宏毅)
第22课 机器学习之线性代数基础 坐标系统中的线性方程 (李宏毅)
第一课 机器学习之线性代数基础 课程简介 (李宏毅)
第13课 机器学习之线性代数基础 阶梯型矩阵带来的启发(与span的关系) part 4 (李宏毅)
第九课 机器学习之线性代数基础 求解线性方程组 阶梯形矩阵 part 2 (李宏毅)
第14课 机器学习之线性代数基础 矩阵的乘法 (李宏毅)
第15课 机器学习之线性代数基础 矩阵的逆 (李宏毅)
第四课 机器学习之线性代数基础 矩阵(Matrix) (李宏毅)
第五课 机器学习之线性代数基础 矩阵向量相乘 (李宏毅)
第八课 机器学习之线性代数基础 求解线性方程组 阶梯形矩阵 part 1 (李宏毅)
第12课 机器学习之线性代数基础 阶梯型矩阵带来的启发(与rank作对比) part 3 (李宏毅)
第三课 机器学习之线性代数基础 向量(vector) (李宏毅)
第21课 机器学习之线性代数基础 坐标系统(Coordinate System) (李宏毅)
第六课 机器学习之线性代数基础 判断线性方程组是否有解 (李宏毅)
第19课 机器学习之线性代数基础 基(basis) (李宏毅)
第16课 机器学习之线性代数基础 矩阵的逆可逆性(李宏毅)
第25课 机器学习之线性代数基础 特征值(Eigenvalues)和特征向量(Eigenvectors)
机器学习 第17讲 无监督学习 - Auto-encoder
第11课 机器学习之线性代数基础 阶梯型矩阵带来的启发 part 2 (李宏毅)
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