重学线性代数

• 00-开篇词-从今天起，学会线性代数.html
• 01-01-导读：如何在机器学习中运用线性代数工具？.html
• 02-02-基本概念：线性代数研究的到底是什么问题？.html
• 03-03-矩阵：为什么说矩阵是线性方程组的另一种表达？.html
• 04-04-解线性方程组：为什么用矩阵求解的效率这么高？.html
• 05-05-线性空间：如何通过向量的结构化空间在机器学习中做降维处理？.html
• 06-06-线性无关：如何理解向量在N维空间的几何意义？.html
• 07-07-基和秩：为什么说它表达了向量空间中“有用”的向量个数？.html
• 08-08-线性映射：如何从坐标系角度理解两个向量空间之间的函数？.html
• 09-09-仿射空间：如何在图形的平移操作中大显身手？.html
• 10-10-解析几何：为什么说它是向量从抽象到具象的表达？.html
• 11-基础通关-线性代数5道典型例题及解析.html
• 12-11-如何运用线性代数方法解决图论问题？.html
• 13-12-如何通过矩阵转换让3D图形显示到二维屏幕上？.html
• 14-13-如何通过有限向量空间加持的希尔密码，提高密码被破译的难度？.html
• 15-14-如何在深度学习中运用数值代数的迭代法做训练？.html
• 16-15-如何从计算机的角度来理解线性代数？.html
• 17-强化通关-线性代数水平测试20题.html
• 18-结束语-和数学打交道这么多年，我的三点感悟.html