1 Introduction to Vectors
2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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##太棒了????
评分##太棒了????
评分##主要是看了作者课程视频，书看了一些章节补充课里忽略的证明。感觉书有点太长了，没有课程流畅。Edelman 更新后的课程强调SVD: https://github.com/mitmath/1806/blob/master/summaries.md
评分##其实更喜欢 Strang教授的 Lectures，Textbook太想做到循循善诱了，反而降低了阅读流畅度。
评分##After being tired of 快速入门 “极限编程” 通过冒烟测试然后迅速淡忘，我选择建筑性地补习线性代数（为了学习机器学习）事实证明糟糕地表达和结构安排造成的隔阂远胜过母语和另一门语言之间地隔阂 国内教材真的太差了 授课顺序也很不合理
评分##After being tired of 快速入门 “极限编程” 通过冒烟测试然后迅速淡忘，我选择建筑性地补习线性代数（为了学习机器学习）事实证明糟糕地表达和结构安排造成的隔阂远胜过母语和另一门语言之间地隔阂 国内教材真的太差了 授课顺序也很不合理
评分##本科的时候可能学了个假线代。配合MIT的18.06视频效果拔群。
评分##"utterly beautiful" --鸽兰特
评分##很好的教材，很好的课程
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