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如何自学线性代数？
你如果不是数学专业的话，高数很简单，方法在我空间里有，主要是记基础知识和总结题型，具体的有兴趣自己去看看，希望对你有帮助。
线性代数也不算太难，关键是死题型太死，活题型太活，尤其是考研题，很不好把握。另外，他有大量文字型选择题，这不仅是考察基础知识的扎实程度，更考察智力。
我分别说一下重点：
高数：1、极限的求法（七大类型，重点掌握洛必达法则，等价无穷小，两个重要极限，无穷小乘有界量；考研的话还有单调有界数列必有极限，夹逼定理，泰勒公式。）
2、导数和高阶导公式（分段函数可导，微分，连续的证明）
3、中值定理（零点定理，介值定理，罗尔定理，拉格朗日中值定理，柯西中值定理）
4、泰勒级数（五种常见函数的迈克劳林公式，这是后面无穷级数的基础，考试不怎么考。）
5、导数的应用（单调性，极值，最值，凹凸性和拐点，渐近线）
6、不定积分（这是重要的过度章，熟练掌握积分公式，三类积分法。）
7、定积分和其应用（都看吧，很重要）
8、空间解析（知道直线和平面的方程和其求法就行了）
9、多元函数微分（偏导和高阶偏导，全微分，复合函数隐函数求导法，几何应用，拉格朗日函数。）
10、重积分，曲线积分，曲面积分（不理解没关系，背方法）
11、无穷级数（没捷径，背吧，做吧）
12、微分方程（高阶微分方程是重点）
线性代数：
1、行列式的计算和克拉默法则（看参考书，主要是行列式定义的应用，用性质计算，箭型行列式，可化为箭型的，相邻元素差1的，降、升阶法，递推法，叉形行列式，范德蒙德横列式的应用，代数余子式的计算；克拉默法则的结论：齐次和非齐次的不同。）
2、矩阵乘法，转置，方阵行列号式，逆矩阵，伴随阵（这里有好多小公式和小结论，看看参考书，我不一一写了，比如：矩阵A伴随的伴随等于多少？K倍的A的伴随呢？）
3、初等变换，秩（这是现代中最重要的一个概念），线性方程组的求解（关于秩应用和方程的解的条件是选择题的重头戏）
4、向量组的线性相关性（线性相关和线性无关的证明题是必考的，他们那晦涩的概念和那堆互推定理也是选择题里比较妖娆的一块。向量组的秩很难懂也很重要，一定要深刻理解它与前一章的区别，祝你幸运！求极大无关组很简单，所以填空题很喜欢考。方程组解的结构大题必考。）
5、特征值和特征向量是这章考试的重点（这章有很多的概念和要背的方法，幸运的是，这些是死的，比如：正交化，对角化，化二次型。）
第六章，我们不讲，考研也考得不多，所以不用看了。
这两门大体的重点就这么多了，祝你学得愉快！
如何学好线性代数？
我们也在学，而且过几天就要考试了，线性代数就是一种思想，方法适用自己的就是最好的，个人建议从第一章开始打好基础，多做一个类型的习题，从类型上着手，然后循序渐进，逐个弄懂，然后每个类型间又有相互串联和不同点，自己做总结分析印象深刻些，最好弄个重点题型本，然后概念记熟，所有的题型就在这些题型当中衍生或围绕着的。如果是为了考试，那更容易，听老师讲课，好好做作业就没问题的。
线性代数怎么学？？
第一章知识链
线性代数核心就这么一点内容（考研的主要部分，不是全部喔！）
线性方程组--->行列式--->矩阵--->向量--->向量空间--->线性方程组的解空间
整个知识链重点就是利用线性关系讨论线性方程组。讨论的关键就是线性相关、线性无关；讨论使用的重要工具就是“秩”！下面让我慢慢道来!
第二章线性方程组--->行列式--->矩阵
知识链：线性方程组--->行列式--->矩阵
提示：这章算是基本内容，很多人会轻视，但是如果在这里概念没掌握牢，下文将一塌糊涂！！
在很多年以前，有群吃饱饭没事干的数学家正在研究方程组，其中有一个特别吃得饱的突然对大伙说：“兄弟，不觉得写一堆方程式然后一个一个的代入消元太麻烦了吗？特别是浪费纸！”其他人点头称是，于是大家研究一番，发现如果把方程组的系数提出来计算更加的省纸，于是行列式诞生了！并且得出了克拉默法则！
克拉默法则：系数行列式不为零时，方程组有唯一解！
可是如果方程组的个数很少，不能构成行列式怎么办（行列式一定是方阵）？于是又有一个人提出了矩阵，利用一个数学符号把系数表示出来，而系数之间没有任何关系。并得到了矩阵的秩的概念，利用“秩”就可以讨论方程组解的情况了！
线性方程组的解定理：n元齐次线性方程组A（mxn）x=0有非零解充要条件R(A)<n，n元非齐次线性方程组A（mxn）x=b有解充要条件R(A)=R(A|b).
从此一场数学界的思想革命开始了！
第三章向量
知识链：线性方程组--->行列式--->矩阵--->向量
提示：注意线性方程组到向量概念的变化！
虽然说矩阵的出现方便了求解线性方程组，但是那群数学家非常不甘心，“连个小牛顿都能有万有引力，咱们得努力一下，弄个像样的数学工具！”一个数学家说！大伙都知道，就凭矩阵不足以震撼那些居于高位的教授们，于是他们又想到了把线性方程组用有序的数列来表示，这样向量诞生了！
注意：一个列向量代表一条衡的线性方程的系数！例如：
2x+5x+12x-9x=5
向量表示为（2
5
12
-9
5）
有了向量，就可以用向量组表示线性方程组了！
定义解释
线性组合：就是一组线性方程组方程之间相互加减。
线性表示：就是一个新的方程可以用一组线性方程组的相互加减得到。
线性相关：就是被上面线性表示的方程出现在方程组里。
线性无关：就是这几个方程就像过滤剩下的精华，它们之间不能相互表示，就是没有多余的方程！
定理1：向量b能有向量组A表示，则R(A)=R(A|b)
重大误区：许多人理解这个概念时，直接理解成为第二章的线性方程组解的判定，这是重大的错误！原因如下：
第二章是用矩阵讨论线性方程组的解，得到的方程组的解的内容。这里是讨论某个方程能够被其他方程表示的问题，而得到的x是怎么表示的系数，还没有讨论向量代表的方程组的解。本质不同！
有了线性表示的定理，可是这个表示是否唯一呢？于是得到如下定理：
定理2：向量组A线性相关充要条件矩阵A的秩<m，线性无关的充要条件R(A)=m。
重大误区：在理解这里的矩阵时又有人以为就是第二章线性方程组系数矩阵的秩的讨论，这是重大的错误！原因如下：
第二章线性方程组的矩阵的秩直接表示方程系数，用来分析是否有解，解怎样表示的问题。这里的矩阵只是把向量很“没道理”的打乱其内部有序的数列，再利用矩阵的秩的运算达到的预期目而已。
说到这里，应该知道列向量组成的向量组是不允许行变换的！因此教科书中会先把向量转置后再行变换。
定理3：如果向量组A线性无关，而向量组A|b线性相关，则b能够有向量组A唯一的线性表示。
辨析：这里的定理3与定理1很像，但是有着本质的不同！定理1只是说了线性表示，但不一定是唯一的，因为向量组A里边还有多余的向量；定理3直接就说明了向量组A线性无关，因此可以唯一表示。
写了这么多字，看得眼都花了，让我简单分析一下这些无聊的数学家到底在干什么！
线性方程组--->向量--->线性组合、线性表示<--->矩阵的秩<--->向量组的秩
|
|--->线性相关、线性无关<--->矩阵的秩<--->向量组的秩
看了一下局部知识链，我明白了，原来这些数学家在想办法利用秩的概念讨论线性关系找到多余的方程把它去掉，剩下的才是值得分析的方程组，原来在省纸。
第四章向量空间
知识链：线性方程组--->行列式--->矩阵--->向量--->向量空间
提示：这里只是形成了完整的理论体系而以。
数学家们自豪的提出了向量组的概念，可是在众多的气势逼人的大理论面前，小小的向量还是很老土，看看人家的欧几里的空间，嘿！还空间呢！于是数学家一不做二不休，直接把向量升华到了向量空间。
这里有什么不同呢？看看对比图就知道：
向量--->向量组--->最大无关组--->向量组的秩
|--->向量空间--->基--->维
可见根本没有区别！！！只是找到了一个好听的名字“空间”就出来混了！
第五章解空间
知识链：线性方程组--->行列式--->矩阵--->向量--->向量空间--->线性方程组的解空间
提示：终于回归到了方程组的解，一个完整的流程出现了。
数学家们总算有点成就了，现在就是最后一步，怎么利用向量的线性关系求线性方程组的解，而不是傻乎乎的化简矩阵。于是给出了定理：
定理：n元齐次线性方程组A(mxn)x=0的全体解构成的集合是一个向量空间，当R(A)=r时，解空间的维数为n-r。
完整了！现在通过分析向量的线性关系后，利用分析结论就可以预知解的结构了！
后续线性代数到底干了什么?
线性代数说了半天，好像在兜圈子，真的吗？现在我把知识链做小小的调整，那么整个线性代数的本质就出来了！
线性方程组--->行列式--->矩阵--->向量--->向量空间
||
线性方程<----------------------------||
组的解<--------------------------------------------------------|
看清楚了吧！实际上我们被数学家们牵着走了一个大弯阿！
嗨。。。。。。。。。。。原来线性代数很简单
零基础 怎么学好微积分，线性代数，概率论与数理统计？
看你列举的这几门课是要考研吧。
如果你14年考的话。
如果数学不能考到120以上，基本考研希望不大。现在来说时间太紧。
我建议你转成专硕（无需考高等数学，考GTM-基本上就是高中数学）
如果15年及以后考的话。
微积分是长期工作，一直要看。要求是最高的。
线性代数是短平快，基本上大题出现的点相对稳定。重点复习几个知识点，其他带过即可。
而概率论基本可以看成微积分的应用题，微积分搞定了，了解基本定理定义后，很简单。
学习线性代数总结与建议
你好，线性代数主要是矩阵运算与证明，最重要的是要深刻理解定义，最好能对别人讲解原理．掌握定义，计算细心，当然还要再做些练习哟
就两个字：多做练习
如何能快速学习线性代数
线性代数是应用数学的一个领域，是深度学习的基本数学工具。通常，对线性代数（或其一部分）的理解是机器学习的先决条件。
尽管数学很重要，但计算机科学或软件工程学位课程很少涉及这一领域。
在《深度学习》一书中，作者用部分章节介绍了关于深度学习的必备数学概念，其中一章是关于线性代数的。
在本文中，你会读到教科书里提出的，涉及深度学习方面的线性代数的速成课程。
阅读完本文后，你将了解到：
这些专题被建议作为该领域专家深度学习的先决条件。
他们通过线性代数取得的进展和成就。
充分利用这一章的建议去学习线性代数的速成课程。
让我们开始吧。
深度学习的先决条件
《深度学习》一书，是Ian Goodfellow及其导师Yoshua Bengio、Aaron Courville共同编写的深度学习实用教科书。
在这本书中，作者们编写的“应用数学和机器学习基础”的部分，旨在给我们提供应用数学和机器学习的背景知识，以帮助读者理解书中其他部分所呈现的深度学习材料。
本书的这一部分包括四章，他们是：
1.线性代数
2.概率和信息论
3.数值计算
4.机器学习基础
鉴于本书作者的专业知识，我们可以说，线性代数这一章为深度学习提供了一套充分合理的先决条件，也许更广泛地说是机器学习的一部分。
因此，我们可以使用线性代数这一章节中涵盖的内容作为一个指南，去指导你进行深度学习和机器学习的研究。
线性代数不像其他类型的数学，如离散数学等，由于线性代数的连续性，计算机科学课程的学生没有必要对它全部学习。这是作者特别提出的观点。
我们可以肯定，本章中的内容是为计算机科学专业的毕业生量身打造的，而这些毕业生可能很少或没有接触过线性代数。
线性代数内容
关于线性代数的章节分为12个部分。
1.标量、向量、矩阵和张量
2.矩阵和向量乘积
3.恒等矩阵和逆矩阵
4.线性相关和跨度
5.规范
6.特殊类型的矩阵和向量
7.特征分解
8.奇异值分解
9.摩尔-彭罗斯伪逆
10.运算符跟踪
11.行列式
12.示例：主成分分析
列举每个部分所涵盖的具体内容并没有什么价值，因为如果你熟悉教科书，这些主题大多是不言自明的。
通过学习概念而取得进展
这章内容介绍了概念和方法的推导过程，从最原始的（矢量和矩阵）到主成分分析（PCA:一种用于机器学习的方法）。
这是一个完美的讲义和良好的学习计划。主题内容是通过文本描述和一致的符号来呈现的，这样读者就可以通过矩阵分解、伪逆和最终的PCA来准确地了解元素是如何组合在一起的。
重点是线性代数运算的应用，而不是理论。尽管这里没有给出任何操作示例。
最后，PCA的推导可能有点多。初学者可能想跳过这一完整的推导过程，或者将其简化为在整个章节中学习的一些元素的应用(例如，特征分解)。
