线性代数是数学与计算机科学的核心基础，广泛应用于机器学习、物理、工程等领域。以下是关键知识点概览：
📌 核心概念
- 向量：一维数组，可表示空间中的方向与大小
- 矩阵：二维数组，用于线性变换与方程组求解
- 行列式：衡量矩阵缩放因子，用于判断可逆性
- 线性方程组：通过矩阵消元法（如高斯消元）求解
- 特征值与特征向量：揭示矩阵本质变换的尺度与方向
🧠 学习路径
- 先掌握向量空间与线性组合
- 学习矩阵乘法与逆矩阵运算
- 理解行列式的几何意义
- 掌握线性方程组的解的结构
- 深入特征值分解与主成分分析（PCA）