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-16. Derivatives of Inverse and Singular Values（下）
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      -1. The Column Space of A Contains All Vectors Ax（中）
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      -2. Multiplying and Factoring Matrices（中）
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      -3. Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I（中）
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      -3. Orthonormal Columns in Q Give Q'Q = I（下）
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      -5. Positive Definite and Semidefinite Matrices（下）
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      -6. Singular Value Decomposition (SVD)（上）
      [18] -6. Singular Valu...
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      -6. Singular Value Decomposition (SVD)（中）
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      -6. Singular Value Decomposition (SVD)（下）
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      -7. Eckart-Young - The Closest Rank k Matrix to A（中）
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      -7. Eckart-Young - The Closest Rank k Matrix to A（下）
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      -8. Norms of Vectors and Matrices（上）
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      -11. Minimizing _x_ Subject to Ax = b（中）
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      -15. Matrices A(t) Depending on t, Derivative = dA_dt（下）
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      -16. Derivatives of Inverse and Singular Values（上）
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      -16. Derivatives of Inverse and Singular Values（下）
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      -17. Rapidly Decreasing Singular Values（上）
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      -17. Rapidly Decreasing Singular Values（下）
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      -19. Saddle Points Continued, Maxmin Principle（下）
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      -20. Definitions and Inequalities（下）
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      -21. Minimizing a Function Step by Step（中）
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      -22. Gradient Descent - Downhill to a Minimum（中）
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      -23. Accelerating Gradient Descent (Use Momentum)（中）
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      -23. Accelerating Gradient Descent (Use Momentum)（下）
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      -24. Linear Programming and Two-Person Games（上）
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      -24. Linear Programming and Two-Person Games（中）
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      -26. Structure of Neural Nets for Deep Learning（下）
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      -30. Completing a Rank-One Matrix, Circulants!（中）
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      [93] -33. Neural Nets ...
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      -33. Neural Nets and the Learning Function（中）
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