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主页/【云课堂专区】/【万门大学合集】/【万门大学】人工智能实战与应用【超清】/视频/

1.10级数的收敛.mp4
1.12极限的四则运算.mp4
1.13极限的复合.mp4
1.14连续性.mp4
1.1实数的定义（一）.mp4
1.2实数的定义（二）.mp4
1.3实数的定义（三）.mp4
1.4实数的元素个数（一）.mp4
1.5实数的元素个数（二）.mp4
1.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4
1.8无穷大之比较（一）.mp4
1.9无穷大之比较（二）.mp4
10.10线性代数核心定理.mp4
10.12对偶空间（二）.mp4
10.1线性代数知识点回顾.mp4
10.2例题讲解（一）.mp4
10.4例题讲解（三）.mp4
10.5特征值与特征向量的物理意义.mp4
10.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4
10.8本征值的计算（一）.mp4
10.9本征值的计算（二）.mp4
11.10变量类型—字符串类型（三）.mp4
11.12变量类型—列表类型（二）.mp4
11.13变量类型—列表类型（三）.mp4
11.1Python介绍（一）.mp4
11.3变量—命名规范.mp4
11.4变量—代码规范.mp4
11.6变量类型—bool类型.mp4
11.7变量类型—字符串类型（一）.mp4
11.8课间答疑.mp4
11.9变量类型—字符串类型（二）.mp4
12.10函数（三）.mp4
12.11函数（四）.mp4
12.13类（二）.mp4
12.14类（三）.mp4
12.2条件判断（二）.mp4
12.3循环（一）.mp4
12.4循环（二）.mp4
12.5课间答疑 .mp4
12.6循环（三）.mp4
12.7循环（四）.mp4
12.8函数（一）.mp4
12.9函数（二）.mp4
13.11Python操作数据库（三） .mp4
13.12Python操作数据库（四）.mp4
13.13Python爬虫（一）.mp4
13.14Python爬虫（二）.mp4
13.15Python爬虫（三）.mp4
13.16Python爬虫（四）.mp4
13.17Python爬虫（五).mp4
13.1课程介绍.mp4
13.2认识关系型数据库（一）.mp4
13.3认识关系型数据库（二）.mp4
13.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4
13.5命令行操作数据库（一）.mp4
13.6命令行操作数据库（二）.mp4
13.8命令行操作数据库（四）.mp4
13.9Python操作数据库（一）.mp4
14.10Pandas基本操作（四）.mp4
14.11Pandas绘图（一）.mp4
14.12Pandas绘图（二）.mp4
14.13Pandas绘图（三）.mp4
14.1NumPy基本操作（一）.mp4
14.2NumPy基本操作（二）.mp4
14.3NumPy基本操作（三）.mp4
14.4NumPy基本操作（四）.mp4
14.5NumPy基本操作（五）.mp4
14.6NumPy基本操作（六）.mp4
14.7Pandas基本操作（一）.mp4
14.8Pandas基本操作（二）.mp4
14.9Pandas基本操作（三）.mp4
15.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4
15.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4
15.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4
15.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4
15.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4
16.10AI时代我们该如何准备.mp4
16.1AI革命为什么堪称革命.mp4
16.2什么是算法.mp4
16.3什么是AI算法 .mp4
16.4AI如何塑造未来人类（一）.mp4
16.5AI如何塑造未来人类（二）.mp4
16.7当下AI对产业的影响分析（二）.mp4
16.8当下AI对产业的影响分析（三）.mp4
16.9当下AI对产业的影响分析（四）.mp4
17.10深度学习的崛起.mp4
17.11进化算法与强化学习、是否存在终极算法.mp4
17.1人工智能的诞生、什么是智能.mp4
17.2让机器学会思维—图灵机.mp4
17.5基于符号推理的机器学习与基于概率的机器学习（一）.mp4
17.6基于符号推理的机器学习与基于概率的机器学习（二）.mp4
17.7仿生学习算法之联结主义.mp4
17.8一波三折的联结主义（一）.mp4
17.9一波三折的联结主义（二）.mp4
18.10机器视觉应用.mp4
18.11对抗网络.mp4
18.1视觉.mp4
18.2机器眼中的图像.mp4
18.3卷积的本质.mp4
18.4构建卷积网络（一）.mp4
18.5构建卷积网络（二）.mp4
18.7卷积网络的逻辑链.mp4
18.9卷积网络小史.mp4
19.10神经网络家族.mp4
19.1神经网络的故事.mp4
19.3神经元模型的偏好、非线性 .mp4
19.4非线性世界.mp4
19.5神经网络降伏非线性的故事—几何版 .mp4
19.6杀伐决断：就是一系列逻辑运算.mp4
19.7只要兵力多，分类就无敌.mp4
19.9神经网络是可学习的.mp4
2.1元素与极限的知识点回顾.mp4
2.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4
2.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4
2.4夹逼定理.mp4
2.5第二个重要极限定理的证明.mp4
20.1预测与模型.mp4
20.3物理思维下预测的胜利（二）.mp4
20.4物理思维下预测的胜利（三）.mp4
20.5网络与预测梦想的终结（一）.mp4
20.6网络与预测梦想的终结（二）.mp4
20.8第二种预测框架：模式与数据.mp4
20.9贝叶斯思维 .mp4
21.2用线性回归做预测（二）.mp4
21.3用线性回归做预测（三）.mp4
21.4用线性回归做预测（四）.mp4
21.5分类的故事之KNN .mp4
21.6分类的故事之朴素贝叶斯.mp4
21.7分类的故事之决策树（一）.mp4
21.8分类的故事之决策树（二）.mp4
21.9降维与聚类.mp4
22.10RNN的其它拓展.mp4
22.11其它RNN实战例子.mp4
22.1无处不在的时间序列.mp4
22.2RNN给神经网络加入记忆.mp4
22.3RNN之前的语言模型：N-gram.mp4
22.4语言概率模型（一）.mp4
22.5语言概率模型（二）.mp4
22.6语言概率模型（三）.mp4
22.7RNN诗人.mp4
22.8引入长短记忆（一）.mp4
22.9引入长短记忆（二）.mp4
23.10强化学习的近似算法 .mp4
23.11智能实现的各种形式总结.mp4
23.2不确定性下的决策（一）.mp4
23.3不确定性下的决策（二）.mp4
23.4强化学习四元组.mp4
23.6探索与收益是矛盾的（二）.mp4
23.8冰湖游戏.mp4
23.9局部最优问题 .mp4
24.10贝叶斯决策（一）.mp4
24.11贝叶斯决策（二.mp4
24.12贝叶斯决策（三）.mp4
24.1概率基础.mp4
24.2概率与事件.mp4
24.3贝叶斯推理（一）.mp4
24.4贝叶斯推理（二）.mp4
24.5贝叶斯推理（三）.mp4
24.6辛普森案件 .mp4
24.7贝叶斯推理深入 .mp4
24.8贝叶斯于机器学习（一）.mp4
24.9贝叶斯于机器学习（二）.mp4
25.10朴素贝叶斯（三）.mp4
25.11最大似然估计（一）.mp4
25.12最大似然估计（二）.mp4
25.1蒙特卡洛分析（一）.mp4
25.2蒙特卡洛分析（二）.mp4
25.3贝叶斯先验.mp4
25.4先验到后验的过程.mp4
25.5朴素贝叶斯（一）.mp4
25.6朴素贝叶斯（二）.mp4
25.7算法设计.mp4
25.8TF-IDF（一）.mp4
26.1机器学习是什么.mp4
26.2什么是模型 .mp4
26.5数据标注的价值.mp4
26.6代码展示（一）.mp4
26.7代码展示（二）.mp4
27.2机器学习的三大基本范式（二）.mp4
27.3监督学习中分类、回归及特征是什么.mp4
27.6随机梯度下降、如何判断分类器的好坏.mp4
27.7感知机的缺陷及课程总结.mp4
27.8代码展示.mp4
28.2如何选择KNN中的K.mp4
28.4代码展示及KNN算法的问题.mp4
29.10代码展示 .mp4
29.1机器学习什么时候会成功.mp4
29.4如何用概率论度量模型的不确定性（三）.mp4
29.5如何用概率论度量模型的不确定性（四）.mp4
29.6如何用概率论度量模型的不确定性（五）.mp4
29.7模型误差的两种分类（一）.mp4
29.9模型误差的两种分类（三）.mp4
3.10泰勒展开的证明 .mp4
3.1导数的定义.mp4
3.2初等函数的导数.mp4
3.3反函数的导数（一）.mp4
3.4反函数的导数（二） .mp4
3.5复合函数的导数.mp4
3.7罗尔定理.mp4
3.9洛比塔法则.mp4
30.1如何选择好的特征值（一）.mp4
30.5正则化（二）.mp4
30.6代码展示（一）.mp4
30.7代码展示（二）.mp4
31.1逻辑斯蒂模型的架构.mp4
31.2交叉熵KL散度.mp4
31.6如何求解逻辑斯蒂回归模型的优化问题（二）.mp4
31.7代码展示（一）.mp4
31.8代码展示（二）.mp4
31.9代码展示（三） .mp4
32.1决策树是什么.mp4
32.2信息熵，如何衡量哪些特征重要.mp4
32.3如何用信息增益在决策树中选择特征（一）.mp4
32.4如何用信息增益在决策树中选择特征（二）.mp4
32.5决策树的构建何时停下来.mp4
32.6决策树如何应对连续特征.mp4
32.7决策树如何应对过拟合.mp4
32.8随机森林在回归问题上的代码演示.mp4
33.1复习决策树.mp4
33.3Boosting方法（一）.mp4
33.4Boosting方法（二）.mp4
33.5Boosting方法（三).mp4
33.6Boosting方法（四） .mp4
34.1主成分分析背后的直觉.mp4
34.2PCA怎么做.mp4
34.3代码展示（一）.mp4
34.4代码展示（二）.mp4
35.1传统机器学习方法的问题（一）.mp4
35.2传统机器学习方法的问题（二）.mp4
35.3神经网络的历史发展.mp4
35.4神经网络三要素之一：权重矩阵.mp4
35.5神经网络三要素之激活函数、决策层.mp4
35.6网页展示.mp4
36.1SVM的目标：如何将间隔最大化.mp4
36.2SVM要解决什么样的优化问题.mp4
36.3拉格朗日最优问题的解法（一）.mp4
36.4拉格朗日最优问题的解法（二）.mp4
36.5SVM中的软间隔 .mp4
36.6SVM中的核函数.mp4
36.7核函数为什么有用（一）.mp4
36.8核函数为什么有用（二）.mp4
36.9SVM与其他模型的对比.mp4
37.1浅层网络的问题.mp4
37.2涌现现象与深度网络为何高效.mp4
37.3计算图.mp4
37.4导数的反向传播 .mp4
38.2梯度下降的直观例子（二） .mp4
38.4梯度实现的数学证明.mp4
39.1反向传播算法的数学推导.mp4
39.2反向传播算法的代码实现.mp4
39.3链式法则 .mp4
39.4反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（一）.mp4
39.5反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（二）.mp4
4.1泰勒展开.mp4
4.3欧拉公式.mp4
4.4泰勒展开求极限（一）.mp4
4.5泰勒展开求极限（二）.mp4
40.1卷积神经网络的历史.mp4
40.2图像识别中的滤镜与卷积.mp4
40.3卷积操作的代码展示.mp4
40.4图像识别的传统方法及其问题（一）.mp4
40.5图像识别的传统方法及其问题（二）.mp4
40.6卷积是如何提取特征的、卷积网络的生物学机理.mp4
40.7引入激活函数以提取非线性特征.mp4
40.8迟化操作与层层抽象.mp4
40.9卷积神经网络的训练方法.mp4
41.2PyTorch中的反向求导.mp4
41.3网络视角下的线性模型、PyTorch对神经网络的支持包.mp4
41.4PyTorch中的优化器和损失函数.mp4
41.5逻辑回归的问题介绍.mp4
41.6用类的方法实现逻辑斯蒂回归.mp4
41.7多层网络的模型构建流程、神经网络的参数初始化.mp4
41.8Drop out在神经网络中的应用和实现 .mp4
42.10构建卷积网络的代码讲解.mp4
42.11卷积网络中的全连接层.mp4
42.12神经网络的训练与测试及训练的效果展示.mp4
42.1梯度下降法在PyTorch中的实现.mp4
42.2动量化梯度下降的原理和实现.mp4
42.3两个参数问题下的优化面临的问题.mp4
42.4自适应的梯度下降及流平均改进法、.mp4
42.5Adam算法.mp4
42.6PyTorch中的优化器选择 .mp4
42.7PyTorch里的图像预处理与可视化.mp4
42.9CNN要调节的主要参数（二）.mp4
43.1AlexNet的技术细节.mp4
43.2VGG19 .mp4
43.3深度网络中的梯度消失问题.mp4
43.4残差网络的定义.mp4
43.5残差网络的数学原理.mp4
44.1批量标准化怎么做.mp4
44.2为什么批量标准化比标准化好 .mp4
44.3阈值变换如何应对过拟合.mp4
44.4批量标准化的操作是怎么进行的 .mp4
45.1如何提取中间变量.mp4
45.2在pytorch中引入批量正则化.mp4
45.3批标准化的效果展示.mp4
45.41-1卷积的含义和效果（一）.mp4
45.51-1卷积的含义和效果（二）.mp4
45.7在网络中引入残差层.mp4
45.8残差网络的维度变换.mp4
45.9如何实例化深度残差网络.mp4
46.1图像标记.mp4
46.2目标检测.mp4
46.3图像切割.mp4
46.4图像变换.mp4
46.5图像降噪和恢复.mp4
46.6图像聚类与生成.mp4
47.10神经风格迁移（二）.mp4
47.12神经风格迁移（四）.mp4
47.1迁移学习的用途.mp4
47.2迁移学习的种类 .mp4
47.3猫狗大战实例之数据读取和预处理.mp4
47.4对比展示迁移学习的效果.mp4
47.6连接特征网络和分类网络.mp4
47.8使用detach分开训练网络.mp4
47.9神经风格迁移（一）.mp4
48.1生成式模型.mp4
48.2自编码器.mp4
48.3对抗学习引入.mp4
48.4对抗学习的损失函数 .mp4
48.5卷机对抗网络.mp4
48.7对抗训练的难点及应用（二）.mp4
49.10使用LSTM进行时间序列预测.mp4
49.1时间序列是什么.mp4
49.2时间序列的预处理.mp4
49.4一阶平滑法.mp4
49.5二次指数平滑法.mp4
49.6Python代码展示 .mp4
49.8平稳性处理于模型构建.mp4
49.9模型的其他构建法.mp4
5.1偏导数的对称性.mp4
5.2链式法则.mp4
5.3梯度算符、拉氏算符.mp4
50.11RNN中的求导推理.mp4
50.12RNN的求导公式推导.mp4
50.13随时间产生的梯度消失问题.mp4
50.14梯度消失的反面—梯度爆炸.mp4
50.1时间序列数据的特点和历史（一）.mp4
50.2时间序列数据的特点和历史（二）.mp4
50.3RNN的网络结构（一）.mp4
50.5RNN中的时间不变性.mp4
50.6RNN的代码实现 .mp4
50.7RNN下的语言模型（一）.mp4
50.8RNN下的语言模型（二）.mp4
50.9RNN的前向传播.mp4
51.1自然语言的编码.mp4
51.2RNN代码展示—前向传递.mp4
51.3RNN代码展示—反向传播 .mp4
51.4RNN中的梯度更新.mp4
51.5模型的训练.mp4
51.6PyTorch下的RNN之前向传播.mp4
51.7模型的构建代码.mp4
51.8模型的训练代码.mp4
51.9将模型改为生成模型.mp4
52.1数据准备和导入.mp4
52.2使用线性模型进行预测.mp4
52.4预测结果展示与分析.mp4
52.5从前馈网络到RNN.mp4
52.6应对梯度爆炸.mp4
52.7加速模型的训练方法（一）.mp4
52.8加速模型的训练方法（二）.mp4
53.11Attention机制.mp4
53.1RNN和动力学系统.mp4
53.2高维动力系统.mp4
53.3RNN的图灵完备性.mp4
53.5如何解决梯度消失的问题.mp4
53.6LSTM的原理.mp4
53.7LSTM的优势.mp4
53.8LSTM的方程.mp4
53.9GRU原理.mp4
54.1机器学习的问题.mp4
54.2机器学习的核心概念.mp4
54.3机器学习常见模型.mp4
54.4CNN常见技巧.mp4
54.5RNN和迁移学习.mp4
55.11Policy Learning（三）.mp4
55.12Policy Learning（四）.mp4
55.13Policy Learning（五）.mp4
55.14Policy Learning（六）.mp4
55.1你所了解的强化学习是什么.mp4
55.2经典条件反射（一）.mp4
55.3经典条件反射（二）.mp4
55.4操作性条件反射.mp4
55.5Evaluation Problem（一）.mp4
55.7Evaluation Problem（三）.mp4
55.8Evaluation Problem（四）.mp4
56.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4
56.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4
56.12大脑中的强化学习算法（五） .mp4
56.13RL in alphaGo（一） .mp4
56.14RL in alphaGo（二）.mp4
56.15RL in alphaGo（三）.mp4
56.1Policy Learning总结.mp4
56.2基于模型的RL（一）.mp4
56.3基于模型的RL（二）.mp4
56.4基于模型的RL（三）.mp4
56.5基于模型的RL（四）.mp4
56.6基于模型的RL（五）.mp4
56.7基于模型的RL（六）.mp4
56.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4
56.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4
57.1Background&Motivation.mp4
57.2Value Iteration.mp4
57.3Grid—world Domain.mp4
58.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4
58.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4
58.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4
58.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4
58.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4
58.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4
59.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4
59.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4
59.12结构之间的优劣评判以及实验结果（七）.mp4
59.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4
59.2特征如何组织（一）.mp4
59.3特征如何组织（二）.mp4
59.4特征如何组织（三）.mp4
59.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4
59.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4
59.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4
59.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4
6.1黎曼积分.mp4
6.2微积分基本定理.mp4
6.3分部积分（一）.mp4
6.4分部积分（二）.mp4
60.1计算机视觉深度学习入门：优化篇概述.mp4
60.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4
60.3训练稳定性：Annealing和Momentum.mp4
60.4抗拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4
60.5竞争优化器和多机并行 .mp4
60.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4
61.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4
61.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp4
61.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4
62.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4
62.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4
62.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4
63.1课程介绍.mp4
63.2Scikit-Learn介绍.mp4
63.3数据处理（一）.mp4
63.4数据处理（二）.mp4
63.5模型实例、模型选择（一）.mp4
63.6模型实例、模型选择（二）.mp4
63.7模型实例、模型选择（三）.mp4
63.8模型实例、模型选择（四）.mp4
63.9模型实例、模型选择（五）.mp4
64.1课程安排.mp4
64.2什么是数据可视化.mp4
64.3设计原则.mp4
64.4数据可视化流程.mp4
64.5视觉编码.mp4
64.6图形选择（一）.mp4
64.7图形选择（二）.mp4
64.8图形选择（三）.mp4
65.10D3（三）.mp4
65.11div.html.mp4
65.12svg.html.mp4
65.13D3支持的数据类型 .mp4
65.14Make a map（一）.mp4
65.15Make a map（二）.mp4
65.1静态信息图（一）.mp4
65.2静态信息图（二）.mp4
65.4静态信息图（四）.mp4
65.5静态信息图（五）.mp4
65.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4
65.7DOM和开发者工具.mp4
65.8D3（一）.mp4
65.9D3（二）.mp4
66.10经验分享（一）.mp4
66.11经验分享（二）.mp4
66.12经验分享（三）.mp4
66.2机器学习工作流程（一）(1).mp4
66.3机器学习工作流程（二）.mp4
66.4机器学习工作流程（三）.mp4
66.5机器学习工作流程（四）.mp4
66.6案例分析（一）.mp4
66.7案例分析（二）.mp4
66.8案例分析（三）.mp4
66.9案例分析（四）.mp4
67.10模型训练与选择（二）.mp4
67.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4
67.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4
67.1常用的分类算法.mp4
67.2模型评估标准和案例分析.mp4
67.3数据探索（一）.mp4
67.5数据探索（三）.mp4
67.6数据探索（四）.mp4
67.7数据探索（五）.mp4
67.8数据探索（六）.mp4
67.9模型训练与选择（一）.mp4
68.2中文分词、依存文法分析.mp4
68.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4
68.5示范战狼2的豆瓣评论词云（一）.mp4
68.6示范战狼2的豆瓣评论词云（二）.mp4
68.8示范战狼2的豆瓣评论词云（四）.mp4
68.9示范战狼2的豆瓣评论词云（五） .mp4
69.1人工智能金融应用（一） .mp4
69.3人工智能金融应用（三）.mp4
69.4人工智能金融应用（四）.mp4
69.5机器学习方法（一）.mp4
69.6机器学习方法（二）.mp4
69.7机器学习方法（三）.mp4
7.1标准正态分布.mp4
7.2中心极限定理.mp4
7.3误差函数.mp4
7.4二维正态分布 .mp4
7.5多维正态分布.mp4
70.10使用人工智能的方式.mp4
70.1智能存在的意义是什么-.mp4
70.2已有人工智的设计应用.mp4
70.3人的智能（一） .mp4
70.4人的智能（二） .mp4
70.5人的智能的特点（一）.mp4
70.6人的智能的特点（二）.mp4
70.8人工智能（一）.mp4
70.9人工智能（二）.mp4
71.2人是如何推荐商品的 .mp4
71.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4
71.4求解—从数据到模型 .mp4
71.5数据拆分与特征工程.mp4
71.6推荐系统机器学习模型.mp4
71.7评估模型.mp4
71.8建模过程的演示与课间答疑.mp4
72.2推荐算法的演进（一）.mp4
72.3推荐算法的演进（二）.mp4
72.4推荐算法的演进（三）.mp4
72.5推荐算法的演进（四）.mp4
72.6建模step by step（一）.mp4
72.8建模step by step（三）.mp4
72.9算法评估和迭代.mp4
8.10非常规线性空间 .mp4
8.11线性相关和线性无关.mp4
8.12秩.mp4
8.13线性变换（一） .mp4
8.14线性变换（二）.mp4
8.1线性代数概述.mp4
8.2线性代数应用方法论.mp4
8.3线性乘法的可交换性和结合律.mp4
8.4线性空间.mp4
8.7线性空间八条法则（三）.mp4
8.8连续傅立叶变换 .mp4
8.9离散傅立叶变换.mp4
9.10等价类 .mp4
9.11行列式（一）.mp4
9.12行列式（二）.mp4
9.13行列式（三）.mp4
9.1线性代数知识点回顾.mp4
9.2矩阵表示线性变化.mp4
9.3可逆矩阵表示坐标变化.mp4
9.4相似矩阵.mp4
9.5相似矩阵表示相同线性变化 .mp4
9.6线性代数解微分方程.mp4
9.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4
9.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4
9.9等价关系.mp4
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