本书是“鸢尾花数学不难”丛书中的一本，是关于线性代数的。
线性代数是现代科学和工程的数学语言。线性代数不仅是从单变量微积分过渡到多变量微积分的桥梁，更是从一元概率统计走向多元统计分析的核心工具。在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人控制、图像处理、量化金融、数据分析等前沿领域，线性代数几乎无处不在。
依照惯例，本书提供代码和视频教学，还提供了使用AI工具陪读的学习思路。
《线性代数不难》分上下两册。上册（本书）内容包括向量、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；下册则会涉及高阶线性代数、矩阵论、数据分析与机器学习话题，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。
本书读者分两大部分：第一部分是信息学竞赛参赛者、大学本科学生、考研学生等应试读者；第二部分是机器学习从业者、数据分析师、编程爱好者、计算机图形学研究者等从业或待从业读者。
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