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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具體描述
用戶評價
##一刷，建立瞭linear algebra的big picture，以及初步有瞭一個whole view。
評分##主要是看瞭作者課程視頻，書看瞭一些章節補充課裏忽略的證明。感覺書有點太長瞭，沒有課程流暢。Edelman 更新後的課程強調SVD: https://github.com/mitmath/1806/blob/master/summaries.md
評分比北大版應用許多，感覺對cs課的data work理解上升瞭一個維度...【而為什麼第二個本命年瞭我還在學lilear algebra... 【第二個本命年繼續nl不分...
評分##課已經刷完瞭，書還沒有看完，希望至少看到第7章吧。總的來說真的很好，但有些我以為比較重要的話題過的有點快（比如Linear transformation)....刷到瞭第8章。需要迴顧定期迴顧一下重點知識:四個子空間，不同的factorization，determinant以及linear transformation（這個感覺貌似不是很紮實).有一個小震撼是原來Ax=b裏麵包含瞭那麼多層的含義!甚至很大一部分的factorization都是為瞭求最接近的解。
評分##開始還不以為然，看到第三章null space 開始覺得非常精彩。第一本更強調幾何直覺，如果帶著這些幾何圖像去研讀這一本，定會收獲更清晰的直覺。P311 第23題
評分##在讀第五版的，還不錯，隻可惜沒有中文，無法對比理解。隻讀英文版，確實有所難處。
評分##After being tired of 快速入門 “極限編程” 通過冒煙測試然後迅速淡忘，我選擇建築性地補習綫性代數（為瞭學習機器學習）事實證明糟糕地錶達和結構安排造成的隔閡遠勝過母語和另一門語言之間地隔閡 國內教材真的太差瞭 授課順序也很不閤理
評分比北大版應用許多，感覺對cs課的data work理解上升瞭一個維度...【而為什麼第二個本命年瞭我還在學lilear algebra... 【第二個本命年繼續nl不分...
評分##以前學的怕不是假的綫代
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