你有兴趣阅读的《线性代数》~

通过几何思维让你理解线性代数
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Part1

• 线性代数 0.1 我和线性代数

• 线性代数 0.2 我和线性代数（2）

• 线性代数 0.3线性代数和机器学习

• 线性代数 0.4线性代数笔记内容

• 线性代数 1.1A 向量

• 线性代数 1.1B 向量的几个自身的属性

• 线性代数 1.1C 向量的范数和方位角

• 线性代数 1.1D 向量的两个关键运算：加法和数乘

• 线性代数 1.2A 向量的线性组合和方程组视角

• 线性代数 1.2B 解构和基向量

• 线性代数 1.2C 基向量的选择，向量的表示

• 线性代数 1.2D 基向量变换的两种视角

• 线性代数 1.2E 向量的空间

• 线性代数 1.2F 向量的线性相关和线性无关

• 线性代数 1.3A 线性变换

• 线性代数 1.3B 几何视角的线性变换

• 线性代数 1.3C 矩阵

• 线性代数 1.3D 矩阵的乘法

• 线性代数 1.3E 矩阵连乘和连续变换

• 线性代数 1.3F 以变换的视角来看待矩阵的一些性质

线性代数 1.3G 非方阵

• 线性代数 1.3H 矩阵乘法的维数要求

• 线性代数 1.4A 行列式

• 线性代数 1.4B 行列式的几何意义

• 线性代数 1.4C 行列式等于0

• 线性代数 1.4D 克莱默法则

• 线性代数 1.5A 单位矩阵E和它的定义

• 线性代数 1.5B 逆矩阵

• 线性代数 1.5C 方阵的不可逆

• 线性代数 1.5D 非方阵的不可逆

• 线性代数 1.5E 求解逆矩阵

• 线性代数 1.5F 初等行变换

• 线性代数 1.5G 高斯变换法求矩阵的逆矩阵

• 线性代数 1.6A 秩

• 线性代数 1.6B 秩的性质——维度限制

• 线性代数 1.6C 秩的性质——满秩

• 线性代数 1.7A 线性变换的角度看内积

• 线性代数 1.7B 几何角度看内积

• 线性代数 1.7C 内积和垂直

• 线性代数 1.7D 一维线性转换，和内积的对偶性

• 线性代数1.8A 力矩和叉积

• 线性代数 1.8B 从力矩到叉积

• 线性代数 1.8C 从线性变换的角度看叉积

• 线性代数 1.9A 用线性变换的视角来看特征值和特征向量

• 线性代数 1.9B 特征值和特征向量的算法

• 线性代数 1.9C 几种矩阵的特征值和特征向量

• 线性代数 1.9D 对角矩阵

• 线性代数 1.9E 特征值分解

• 线性代数 1.8F 矩阵特征值和特征向量的含义——连续变化

• 线性代数 1.9G 矩阵的相似

Part2

• 线性代数 2.1A 实对称矩阵

• 线性代数 2.1B 酉矩阵和标准正交基

• 线性代数 2.1C 实对称矩阵的方向伸缩

• 线性代数 2.1D 实对称矩阵的方向伸缩

• 线性代数 2.2A 二次型

• 线性代数 2.2B 特征值——正定的含义

• 线性代数 2.2C 特征向量——开口最大化

• 线性代数 2.3A 非方阵的SVD分解

• 线性代数2.3D奇异值分解举例

• 线性代数2.3E SVD的意义和性质

• 线性代数2.4A PCA的介绍和缘起

• 线性代数2.4B PCA举例

• 线性代数2.4C 协方差矩阵

• 线性代数2.4D 协方差矩阵的分析

• 线性代数2.4E PCA案例

• 线性代数2.5A 方程组的不同视角

• 线性代数2.5B 高斯消元法

• 线性代数2.6A 克莱默法则——行列式法

• 线性代数2.6B 克莱默法则的几何解释

• 线性代数 小结

学到这里你应该理解了特征值，特征向量几何意义吧，PCA 几何含义吧~