Lecture 11: Minimizing ‖x‖ Subject to Ax = b

Автор: MIT OpenCourseWare

Загружено: 2019-05-16

Просмотров: 56440

Описание: MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018
Instructor: Gilbert Strang
View the complete course: https://ocw.mit.edu/18-065S18
YouTube Playlist: • MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis...

In this lecture, Professor Strang revisits the ways to solve least squares problems. In particular, he focuses on the Gram-Schmidt process that finds orthogonal vectors.

License: Creative Commons BY-NC-SA
More information at https://ocw.mit.edu/terms
More courses at https://ocw.mit.edu

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Lecture 11: Minimizing ‖x‖ Subject to Ax = b

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

12. Computing Eigenvalues and Singular Values

12. Computing Eigenvalues and Singular Values

2025 MIT Integration Bee - Finals

2025 MIT Integration Bee - Finals

9. Four Ways to Solve Least Squares Problems

9. Four Ways to Solve Least Squares Problems

Regression and Ax = b: Over- and under-determined systems

Regression and Ax = b: Over- and under-determined systems

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Why particles might not exist | Sabine Hossenfelder, Hilary Lawson, Tim Maudlin

Why particles might not exist | Sabine Hossenfelder, Hilary Lawson, Tim Maudlin

Lecture 8: Norms of Vectors and Matrices

Lecture 8: Norms of Vectors and Matrices

6. Singular Value Decomposition (SVD)

6. Singular Value Decomposition (SVD)

Понимание векторных пространств в квантовой механике

Понимание векторных пространств в квантовой механике

ШОКИРУЮЩЕЕ интервью пленного «МОНАХА». Из МОНАСТЫРЯ на ФРОНТ: «Я искал ТАМ СМЕРТЬ» | «Хочу жить»

ШОКИРУЮЩЕЕ интервью пленного «МОНАХА». Из МОНАСТЫРЯ на ФРОНТ: «Я искал ТАМ СМЕРТЬ» | «Хочу жить»

21. Eigenvalues and Eigenvectors

21. Eigenvalues and Eigenvectors

Lecture 10: Survey of Difficulties with Ax = b

Lecture 10: Survey of Difficulties with Ax = b

25. Stochastic Gradient Descent

25. Stochastic Gradient Descent

Сокуров напомнил Путину о проблемах внутри России (English subtitles) @Max_Katz

Сокуров напомнил Путину о проблемах внутри России (English subtitles) @Max_Katz

Как ИИ открыл более быстрый алгоритм умножения матриц

Как ИИ открыл более быстрый алгоритм умножения матриц

5. Positive Definite and Semidefinite Matrices

5. Positive Definite and Semidefinite Matrices

31. Eigenvectors of Circulant Matrices: Fourier Matrix

31. Eigenvectors of Circulant Matrices: Fourier Matrix

Промышленные роботы в СССР (1986 год)

Промышленные роботы в СССР (1986 год)

ОТКРОВЕННОЕ интервью про РОССИЮ от историка ПИВОВАРОВА! Послушайте, что ждёт РФ ПОСЛЕ ПУТИНА!

ОТКРОВЕННОЕ интервью про РОССИЮ от историка ПИВОВАРОВА! Послушайте, что ждёт РФ ПОСЛЕ ПУТИНА!