Трансляции
Лекция 2. Матрицы и операции с ними. Матричные нормы. Ранг матрицы, малоранговая аппроксимация, SVD
Лекции
1
Лекция 1. Арифметика чисел с плавающей точкой. Векторы и операции над ними. Векторные нормы
01:28:17
2
Семинар 1. Числа с плавающей точкой. Векторы и их свойства. Нормы
00:54:12
3
Лекция 2. Матрицы и операции с ними. Матричные нормы. Ранг матрицы, малоранговая аппроксимация, SVD
01:50:12
4
Семинар 2. Вычисление произведения матриц
00:34:06
5
Лекция 3. Линейные системы
01:46:51
6
Семинар 3. Решение линейных систем
00:53:14
7
Лекция 4. Число обусловленности. QR разложение и линейная задача наименьших квадратов
01:18:53
8
Семинар 4. Решение линейных систем, обратная матрица
01:09:50
9
Лекция 5. Разреженные матрицы и решение больших разреженных систем
01:51:39
10
Семинар 5. Разреженные матрицы и решение больших разреженных систем
00:50:20
11
Лекция 6. Собственные векторы, собственные значения. Разложение Шура и QR- алгоритм
01:14:08
12
Семинар 6. Собственные векторы, собственные значения. Разложение Шура и QR- алгоритм
01:12:45
13
Лекция 7. Введение в итерационные методы
01:11:21
14
Семинар 7. Введение в итерационные методы
01:29:21
15
Лекция 8. Введение в методы оптимизации для анализа данных
01:20:26
16
Семинар 8. Введение в методы оптимизации для анализа данных
01:17:30
17
Лекция 9. Градиентный спуск и его модификации для решения задачи оптимизации
01:16:41
18
Семинар 9. Градиентный спуск и его модификации для решения задачи оптимизации
01:16:38
19
Лекция 10. Стохастические градиентные методы
00:45:46
20
Семинар 10. Стохастические градиентные методы
01:12:51
21
Семинар 10 (продолжение). Стохастические градиентные методы
01:07:03
22
Лекция 11. Квазиньютоновские методы
00:48:47
23
Семинар 11. Квазиньютоновские методы
01:08:54