12 個「 eigenvalues 」的搜尋結果

依關聯性
3blue1brown 線性代數精髓系列第 14 章 - 特徵向量與特徵值（Eigenvectors and eigenvalues | Essence of linear algebra, chapter 14）17:16

3blue1brown 線性代數精髓系列第 14 章 - 特徵向量與特徵值（Eigenvectors and eigenvalues | Essence of linear algebra, chapter 14）

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B2 中高級
28.類似矩陣和喬丹形式 (28. Similar Matrices and Jordan Form)45:56

28.類似矩陣和喬丹形式 (28. Similar Matrices and Jordan Form)

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B1 中級
Lec 29 | MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005 (Lec 29 | MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005)41:35

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B2 中高級
4 11 光譜聚類三步驟 7 17 高級 (4 11 Spectral Clustering Three Steps 7 17 Advanced)07:18

4 11 光譜聚類三步驟 7 17 高級 (4 11 Spectral Clustering Three Steps 7 17 Advanced)

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B1 中級
蜘蛛俠2 - 雨滴一直落在我的頭上。 (Spider-Man 2 - Raindrops Keep Falling On My Head)01:46

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B1 中級
StatQuest：主成分分析 (PCA)（StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step）21:58

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B1 中級
線性代數精髓預覽 (Essence of linear algebra preview)05:05

線性代數精髓預覽 (Essence of linear algebra preview)

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中文B1 中級
為什麼線性代數有用？ (Why is Linear Algebra Useful?)09:57

為什麼線性代數有用？ (Why is Linear Algebra Useful?)

8
B1 中級
線性變換和矩陣｜線性代數精髓，第3章。 (Linear transformations and matrices | Essence of linear algebra, chapter 3)10:59

線性變換和矩陣｜線性代數精髓，第3章。 (Linear transformations and matrices | Essence of linear algebra, chapter 3)

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中文B2 中高級
數據分析6：主成分分析(PCA)--電腦愛好者。 (Data Analysis 6: Principal Component Analysis (PCA) - Computerphile)20:09

數據分析6：主成分分析(PCA)--電腦愛好者。 (Data Analysis 6: Principal Component Analysis (PCA) - Computerphile)

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B1 中級
7.Eckart-Young。最接近A的k級矩陣 (7. Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A)47:16

7.Eckart-Young。最接近A的k級矩陣 (7. Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A)

1
B1 中級
1.統計學導論 (1. Introduction to Statistics)78:03

1.統計學導論 (1. Introduction to Statistics)

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A2 初級