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
##课已经刷完了，书还没有看完，希望至少看到第7章吧。总的来说真的很好，但有些我以为比较重要的话题过的有点快（比如Linear transformation)....刷到了第8章。需要回顾定期回顾一下重点知识:四个子空间，不同的factorization，determinant以及linear transformation（这个感觉貌似不是很扎实).有一个小震撼是原来Ax=b里面包含了那么多层的含义!甚至很大一部分的factorization都是为了求最接近的解。
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##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##课已经刷完了，书还没有看完，希望至少看到第7章吧。总的来说真的很好，但有些我以为比较重要的话题过的有点快（比如Linear transformation)....刷到了第8章。需要回顾定期回顾一下重点知识:四个子空间，不同的factorization，determinant以及linear transformation（这个感觉貌似不是很扎实).有一个小震撼是原来Ax=b里面包含了那么多层的含义!甚至很大一部分的factorization都是为了求最接近的解。
评分##在读第五版的，还不错，只可惜没有中文，无法对比理解。只读英文版，确实有所难处。
评分##课已经刷完了，书还没有看完，希望至少看到第7章吧。总的来说真的很好，但有些我以为比较重要的话题过的有点快（比如Linear transformation)....刷到了第8章。需要回顾定期回顾一下重点知识:四个子空间，不同的factorization，determinant以及linear transformation（这个感觉貌似不是很扎实).有一个小震撼是原来Ax=b里面包含了那么多层的含义!甚至很大一部分的factorization都是为了求最接近的解。
评分##MIT著名线代课程的教材，因为没时间跟视频就直接看教材了。这本书定位是入门，但我觉得学过线代的再看一遍收获也很大，书里提供的一些理解角度是我从来没有注意到过的例如Ax=b的四个重要向量空间，还有矩阵乘法的四种理解，看完真的觉得太amazing了。 不过也有缺点，这本书行文风格更像是一本课堂讲义，看起来总觉得有点不顺畅，需要自己重新组织好知识点。
评分##一刷，建立了linear algebra的big picture，以及初步有了一个whole view。
评分比北大版应用许多，感觉对cs课的data work理解上升了一个维度...【而为什么第二个本命年了我还在学lilear algebra... 【第二个本命年继续nl不分...
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