線性代數（Linear Algebra），作為大學理工科開設的基礎課程，如今已成為機器學習中用來表征數據的基本工具，其重要性不言而喻。本科曾學習過這門課程的我，當時對里面的很多概念並沒有理解清楚，尤其是線性代數的幾何意義。后來在研一上半學期我又重新回顧了一次。這是我閱讀完Lay D.C的《線性代數及其應用》后按章節整理的思維導圖，主要歸納了相關的定義和定理，點開保存即可查看。此外再分享一下相關的學習資源，希望能幫助到后來學習者。
學習資源
線性方程組
矩陣代數
行列式
向量空間
特征值與特征向量
正交性和最小二乘法
對稱矩陣和二次型
向量空間幾何學
