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大学的时候数学类没学好，现在想玩玩 AI 方向，连门都进不去。B 站的那个“线性代数的本质”我已经看过了，但是我感觉这教程可能不太适合我，我看到一半的时候，疑问反而变多了，尤其是有一种强烈的“虽然你说线性代数就是这样的，但是为什么线性代数是这样的呢”这种奇怪的疑问
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Jirajine 2019-06-12 23:44:00 +08:00 via Android  1
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supertiny 2019-06-12 23:49:58 +08:00 1
@Jirajine 这个不好，太繁杂了。
建议看 S Lang 的 Introduction to Linear Algebra，只讲理论框架。学线性代数应该是很多人第一次接触现代数学，重要的是理解抽象的概念，而不是学一大堆行列式。 |
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abcbuzhiming OP |
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gazhang 2019-06-13 00:00:42 +08:00 via Android
有一个叫做马同学高等数学的公众号讲的还挺简单易懂的。
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supertiny 2019-06-13 00:16:38 +08:00
@abcbuzhiming S Lang 的 Introduction to Linear Algebra 是本书。
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trait 2019-06-13 00:23:44 +08:00 via iPhone
先看下 3blue...记不全名了那个 YouTube 线代系列，b 站有官方翻译
不要碰国内教科书，都是垃圾和邪门歪道 |
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geelaw 2019-06-13 06:03:20 +08:00 via iPhone
王萼芳的《高等代数》挺好的（虽然有些部分我不是很喜欢）
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carlclone 2019-06-13 07:06:38 +08:00 via Android
慕课网刘宇波老师
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fanyange 2019-06-13 10:42:15 +08:00 1
1 楼和 2 楼的回复说的其实是一回事，一个是课，一个是书，讲授者都是 Gilbert Strange 老爷子，配套学习最佳。至于中文版，网易公开课这些平台上搜「麻省理工 线性代数」就是了，一模一样。
YouTube 或者 B 站上的「线性代数的本质」和所谓 3Blue1Brown、三蓝一棕视频也是一回事，下面的回复也不要重复了。 所以 LZ 知道怎么入手了吧，学习线性代数这两个资源已经足够了。我和你一样，当初过了两遍 3Blue1Brown 还是感觉不够，这个没办法，人类的学习和机器学习一样是需要大量的例子来强化的，如果你只是看，没有相关的例题和习题帮你加深印象、巩固和总结，就会存在「虽然原理懂了，但感觉没有掌握」的感觉。这一点教科书无可替代。 |
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abcbuzhiming OP @fanyange 有好的教科书+练习题可以推荐吗？最好是中文的，谢谢
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fanyange 2019-06-13 13:07:26 +08:00 via iPhone
@abcbuzhiming 有翻译的教科书有《线性代数及其应用》《线性代数应该这样学》，都是评分很高的，后者建议有了一定基础再看，作者也说是学习线性代数的第二本书。
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swordspoet 2019-06-20 08:08:35 +08:00 via iPhone
考研的时候是接触张伟老师的线性代数，感觉讲得很好，酣畅淋漓，你可以试试看，有助于你形成机械记忆。
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necomancer 2019-06-25 11:21:06 +08:00
我刚回复过另一个帖子：去看 SUMS 系列的 Linear algebra 和 Further Linear algebra，基本够用了。想更进一步去看 GTM 系列的线性代数。离散数学看 Rosen 的就行。速成的话看懂神马是厄密矩阵，本征值，本征值的几何意义，SVD 和对角化的区别，优化问题的应用和张量代数，去捅咕明白 numpy.einsum 这个函数，日常各种操作够用。有点基础了有本书叫《线性代数应该这样学》，水平很高。一般这书内容大致了解也就算了解线性代数了，能看通透那就很厉害了。
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zzh1823 2019-06-26 19:49:16 +08:00
@necomancer 大赞，LADR 真神作
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terencelau 2019-07-04 10:00:01 +08:00
three blue one brown 的 linear algebra 系列是通过几何的方式入门的，但课比较短，仅能当作入门；然后 MIT 的 Linear Algebra 就讲的十分详细，毕竟是一个学期的课。国内的书（课本）别碰，都是为了考试做题的。书籍的话推荐 Springer 的 Undergraduate Text in Mathematics: Linear Algebra 和 《线性代数的几何意义》 这两本书。
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g9g9 2019-08-02 15:09:21 +08:00
学代数不要给它带上物理的背景，接受抽象是最重要的
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