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##以前學的怕不是假的綫代
評分##數學課基本在靠油管的MIT網課拯救
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##MIT著名綫代課程的教材，因為沒時間跟視頻就直接看教材瞭。這本書定位是入門，但我覺得學過綫代的再看一遍收獲也很大，書裏提供的一些理解角度是我從來沒有注意到過的例如Ax=b的四個重要嚮量空間，還有矩陣乘法的四種理解，看完真的覺得太amazing瞭。 不過也有缺點，這本書行文風格更像是一本課堂講義，看起來總覺得有點不順暢，需要自己重新組織好知識點。
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##綫性代數教材巔峰之作。你會知道什麼叫深入淺齣，原來數學課本可以讀來如此舒適。
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##綫性代數教材巔峰之作。你會知道什麼叫深入淺齣，原來數學課本可以讀來如此舒適。
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