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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具体描述
用户评价
##数学课基本在靠油管的MIT网课拯救
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
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##太棒了????
评分##线性代数教材巅峰之作。你会知道什么叫深入浅出，原来数学课本可以读来如此舒适。
评分##数学真的不难，我一直这么认为，很多写书的写的很差，本来就是逻辑性很强的东西，数学难的是创造一个概念
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
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##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
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