之前介绍过的《鸢尾花书》系列电子书新增了一本“线性代数不难”，上下册，让读者领略“数学之
美”的书。
github.com/Visualize-ML/Linear-Algebra-Made-Easy---Learn-with-Python-and-Visualization/
《线性代数不难》分上下两册。上册的话题包括向量、矩阵、矩阵乘法、行列式、逆矩阵、向量空
间、线性方程组等相对比较基础的话题；下册则则会涉及高阶线性代数、矩阵论、数据分析机器学习话题，比如线性变换、特征值分解、奇异值分解、主成分分析、最小二乘拟合、瑞利商、矩阵范数、判别分析等等。
本书的教学特点是：
► 系统性引入几何直觉。用大量图形、动画展示诸如向量、矩阵、矩阵乘法、线性变换、行列式、逆矩阵、线性方程、特征值分解、奇异值分解等等概念背后的几何直觉，甚至试图让读者领略“数学之
美”！
► 将重点从“解题”转向理解和应用。通过引入实际应用，比如主成分分析、图像压缩、最小二乘拟合等等，让读者真正看到数学工具的实际用途，真正做到“学有所用”。
► 合理设计知识结构。先从向量、矩阵入手，配齐矩阵乘法、行列式、逆矩阵、向量空间等核心工具之后，再深入到线性方程组求解、线性变换、特征值分解、奇异值分解等高阶话题，其中穿插线性代
数工具的应用案例。
► 边学数学，边学编程，边学可视化。将 Python 编程、Jupyter Notebook、图形化交互工具、大语言模型等融入教学，让学生在“写代码”中学懂数学，在“动手可视化”中建立模型思维。
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