本书主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型等。此外,本书包含大量的练习题、习题、例题等,便于读者参考。
David C. Lay 在美国加利福尼亚大学获得硕士和博士学位。他是马里兰大学帕克学院数学系教授,同时还是阿姆斯特丹大学、阿姆斯特丹自由大学和德国凯泽斯劳滕大学的访问教授。Lay教授是“线性代数课程研究小组”的核心成员,发表了30多篇关于泛函分析和线性代数方面的论文,并与他人合著有多部数学教材。
一本非常好的线性代数基础书。 从考研以后,那些不常用到的数学知识变开始逐渐淡忘、褪色。最近对机器学习产生了兴趣,因此又重新开始温习线性代数。 这本书的内容跟中国的教材相比,并没有增加多少,甚至有些东西还有欠缺。但是跟国内图书的不同在于,它详细的讲解了每个公式...
评分这是我发现的第三本台湾交大的使用教材。。和他们的OCourse相符。。。大家如果觉得看书太腻,就请结合一下台湾的OCourse视频来学吧。 网址:http://ocw.nctu.edu.tw/riki_detail.php?pgid=50&cgid=12 (不好意思,教材是有偏差,不過聽課還是幫助蠻大的,課程的順序也基本一樣)
评分04年上的大学,05年大二学习的概率论和线性代数,这两门课程学的差,考试也仅过及格线。当是完全不知道线性代数学来是干什么的。10年考研时接触到了统计,冥冥之中感觉统计的威力相当大,当事很想学习一下多元统计,翻开多元统计的书却发现完全看不懂,因为无所不在的线性代数...
评分PCA这么重要的东西应该与SVD一样专门写一段,而不是放在“7.5 图像处理和统计学中的应用”底下当成普通例子来写。虽然这里PCA写的是真清晰真透彻,秒杀网上无数介绍。另外,SVD讲的太简略了,看完公式也抓不住本质。最好加入几何理解角度,并谈谈与PCA的异同。
评分作者在开篇就给了线性代数一个很新奇的定义:“从某种意义上说,线性代数是一门语言,你要像对待外语一样,每天都学。”书中有大量的应用实例,内容结构安排的很好,前几章就引入子空间,向量,线性变换的概念,还介绍了一下线性代数的核心思想和研究内容,而后面几章的内容都...
中国人永远也写不出这样的书:对比国内教材,国内说的都是公式,告诉读者如何去计算(比如说秩,这本书里解释的是矩阵里向量张成空间的维数)。作为一个程序员,我想说计算的东西应该交给计算机 而我们 应该更多关注里面本真的意义。
评分需要放在桌旁随时翻阅的工具书
评分好教材,“十X五”教材又一次可以被撕掉了
评分通过线性方程组和向量介绍线性代数的基本概念,还有精心设计的实际应用介绍,然后还有那个很酷的Study Guide,非常适合自学。
评分同济版线代简直毒瘤。力荐这本,符合认知规律的教材
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