原文：如何直观理解矩阵的“特征值”和“特征向量”
特征方程的物理意义
taotao_2016    阅146    转4
SVD分解的理解 | bfcat
lynchlynch12    阅916    转10
线性代数（高等代数）的基本思想
小朱的读书笔记    阅1066    转13
奇异值分解(SVD)原理详解及推导
r516181436    阅574    转4
PCA线性代数讲解
imelee    阅389    转5
揭开面纱：数据降维到底是怎么一回事？「强烈推荐」
新用户26922hFh    阅88
特征值和相似对角化
京津冀书馆    阅5101    转2
线性代数问题：当矩阵中每个列向量的和都为1时,一定有一个特征值是1,这个怎么推导啊?
白桦树fet4b02l    阅2975    转3
矩阵的一些知识
michael1314520    阅429    转6
「线性代数」求可逆矩阵P，使得相似矩阵对角化
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矩阵交换性的应用(二)：同时对角化
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梳理：矩阵对角化
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矩阵的相似对角化
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不懂这些线性代数知识 别说你是搞机器学习的
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分享：特征值和特征向量的物理意义
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线性代数导论24
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麻省理工线性代数学习-第21讲-马尔科夫矩阵
SLAM之路    阅280    转2
高等代数研究生入学考试试题-按学校分类(一)
清风之墉实    阅511    转2
吉林大学高等代数7.3参考答案
当以读书通世事    阅12
PCA数学原理
dinghj    阅71397    转858
矩阵A与A的转置相乘
quasiceo    阅50612    转8
已知矩阵A与他的相似矩阵B 如何求可逆矩阵P
一盅情怀    阅82    转2
2015考研数学：特征值与特征向量部分
catpure喵喵    阅46
特征值特征向量，共振频率
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求特征向量和全部特征向量
学习神韵    阅49
Jacobi方法
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