7. Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A
49:21
Lecture 8: Norms of Vectors and Matrices
16:28
SVD Visualized, Singular Value Decomposition explained | SEE Matrix , Chapter 3 #SoME2
1:09:58
MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191
2:10:23
"Tout est mathématique", conférence Honoris Causa de Cédric Villani à HEC Paris
1:29:35
Musique pour le travail - Deep Focus Mix pour la programmation, le codage
49:51
9. Four Ways to Solve Least Squares Problems
53:03
25. Stochastic Gradient Descent
53:34