线性代数是数学与计算机科学的核心基础，掌握它能帮助你理解机器学习、图形学、物理模拟等领域的底层逻辑。以下是学习路径与实践建议：
📌 核心知识点速览
矩阵运算 📌
矩阵加减、乘法、逆矩阵、行列式是基础，推荐通过 矩阵运算练习题 巩固计算技巧向量空间与基 📌
学习向量的线性组合、线性相关性及基的概念，可参考 向量空间详解特征值与特征向量 🔍
用于数据分析和物理系统的建模，尝试通过 特征值计算实例 深入理解
🧠 实践建议
动手编程 🧪
使用 Python 的 NumPy 库实现矩阵运算，或用 MATLAB 进行可视化实验解决实际问题 🧩
从推荐系统、图像压缩等场景入手，将抽象概念转化为具体应用参与开源项目 🌐
在 GitHub 上搜索 "linear algebra" 相关项目，通过代码学习更高效的实现方式
📚 推荐学习资源
- 《线性代数及其应用》（教材推荐）
- MIT 线性代数公开课（视频教程）
- LaTeX 数学公式排版指南（适合需要撰写论文的进阶学习者）