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
##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##本科的時候可能學瞭個假綫代。配閤MIT的18.06視頻效果拔群。
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##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##"utterly beautiful" --鴿蘭特
評分##數學真的不難，我一直這麼認為，很多寫書的寫的很差，本來就是邏輯性很強的東西，數學難的是創造一個概念
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##其實更喜歡 Strang教授的 Lectures，Textbook太想做到循循善誘瞭，反而降低瞭閱讀流暢度。
評分##數學真的不難，我一直這麼認為，很多寫書的寫的很差，本來就是邏輯性很強的東西，數學難的是創造一個概念
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