读者朋友们如果希望通过观看视频的方式自学线性代数与矩阵论的相关内容，下面列出的一些课程可供参考。在线课程非常多，本文仅仅列出了其中的一部分，读者朋友们也可以在网上自行搜索，然后根据自己的喜好进行选择。

清华大学马辉、徐帆两位老师主讲的《线性代数》中文课程深入浅出、易于理解。讲授的内容知识全面，学习坡度平缓，适合入门者学习，课程的视频见课程 11。

课程 11 清华大学马辉、徐帆老师的《线性代数》中文课程，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV11z4y1f7ym?p=1

山东大学秦静教授的《线性代数导论》中文课程讲解细致，逻辑清晰，内容全面。课程的视频见课程 12。

课程 12 山东大学秦静教授的《线性代数导论》中文课程，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV1Bp4y1Q7kf?p=1

对于线性代数知识有较高要求的读者，可以学习中科院数学与系统科学研究院席南华院士的线性代数I和线性代数II中文课程。席南华院士的课程理论深厚，包含了线性代数的基础和高阶内容，课程讲解逻辑清晰，难度较大，适合需要进行提高的学习者进行学习。关于课程的更多介绍及课程视频的网址，请查阅图书《人工智能怎么学》。

MIT的Gilbert Strang教授是线性代数方面的权威，其讲授的《线性代数》英文课程形象生动、内容严谨、框架清晰，对原理背后的本质剖析深刻，适合对线性代数有较高要求的人员进行学习，课程的视频见课程 13。

课程 13 MIT Gilbert Strang教授的《线性代数》英文课程，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411P79C?p=1

如果需要学习代数的高阶内容，可以观看北京大学丘维声教授讲授的《高等代数》中文课程视频。该课程通俗易懂、推导详尽、逻辑清晰，课程的视频见课程 14。

课程 14 北京大学丘维声教授的《高等代数》中文课程，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV1wt41147Q1?p=1

哈尔滨工业大学严质彬教授的《矩阵分析》中文课程语言生动、通俗易懂、内容详尽，善于将抽象的理论具体化，课程的视频见课程 15。

课程 15 哈尔滨工业大学严质彬教授的《矩阵分析》中文课程，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411P79C?p=1

台湾交通大学吴培元教授的《矩阵分析》中文课程条理清晰、讲述流畅，课程有一定的难度，适合进行提高的人员观看，课程的视频见课程 16。

课程 16 台湾交通大学吴培元教授的《矩阵分析》中文课程，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV1C7411c7Mm?p=1

MIT的Gilbert Strang教授的《数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法》英文课程是一门讲解矩阵方法如何解决实际问题的课程。该课程细致深入、讲解详尽、富有启发性，特别适合AI领域的人员进行学习，课程的视频见课程 17。

课程 17 MIT Gilbert Strang教授的《数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法》英文课程，网址为：https://www.bilibili.com/video/BV1b4411j7V3?p=1

关于人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀的更多介绍，可以购买《人工智能怎么学》进一步阅读。

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参考文献

1. 张文俊. 数学欣赏[M]. 北京: 科学出版社, 2011.

1. 李文林. 数学史概论 第4版[M]. 北京: 高等教育出版社, 2021.

1. 方开泰. 漫漫修远攻算路：方开泰自述[M]. 长沙: 湖南教育出版社, 2016.

1. 徐品方. 数学王子——高斯[M]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学出版社, 2018.

1. 同济大学数学系. 高等数学（第7版）[M]. 北京: 高等教育出版社, 2014.

1. 李忠，周建莹. 高等数学（第2版）[M]. 北京: 北京大学出版社, 2009.

1. Joel Hass et al.Thomas’ Calculus: Early Transcendentals (Fourteenth Edition)[M]. Pearson, 2018.

1. Ron Larson, and Bruce Edwards. Calculus (Eleventh Edition)[M]. Cengage Learning, 2018.

1. 华东师范大学数学科学学院. 数学分析（第5版）[M]. 北京: 高等教育出版社, 2019.

1. 常庚哲, 史济怀. 数学分析教程（第3版）[M]. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 2012.

1. Walter Rudin. Principles of Mathematical Analysis (ThirdEdition) [M]. McGraw-Hill Education, 1976.

1. Vladimir A. Zoric. Mathematical Analysis (Second Edition)[M]. Springer, 2016.

1. Elias M. Stein, and RamiShakarchi. Real Analysis: Measure Theory, Integration, and Hilbert Spaces [M]. Princeton University Press,2004.

1. Elias M. Stein, and Rami Shakarchi. Complex Analysis [M]. Princeton University Press,2005.

1. Elias M. Stein, and Rami Shakarchi. Fourier Analysis: AnIntroduction [M]. PrincetonUniversity Press,2003.

1. Elias M. Stein, and Rami Shakarchi. Functional Analysis:Introduction to Further Topics in Analysis[M]. Princeton University Press, 2011.

1. 丘维声. 简明线性代数[M]. 北京: 北京大学出版社, 2002.

1. 居于马. 线性代数（第2版）[M]. 北京: 清华大学出版社, 2002.

1. 李尚志. 线性代数[M]. 北京: 高等教育出版社, 2002.

1. 李炯生. 线性代数（第2版）[M]. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 2010.

1. 龚昇. 线性代数（第2版）[M]. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 2005.

1. 任广千, 谢聪, 胡翠芳. 线性代数的几何意义[M]. 西安: 西安电子科技大学出版社, 2015.

1. Kuldeep Singh. Linear Algebra: Step by Step [M]. OxfordUniversity Press,2014.

1. Gilbert Strang. Introduction to Linear Algebra (FifthEdition) [M]. Wellesley-Cambridge Press, 2016.

1. David C. Lay et al. Linear Algebra and Its Application (FifthEdition) [M]. Pearson,, 2016.

1. Sheldon Axler. Linear Algebra Done Right (Third Edition) [M].Springer, 2015.

1. Gerald Farin, and Dianne Hansford. Practical Linear Algebra:A Geometry Toobox (Third Edition) [M]. CRC Press, 2013.

1. Gilbert Strang. Linear Algebra and Learning from Data [M].Wellesley-Cambridge Press, 2019.

1. 徐仲. 矩阵论简明教程（第3版）[M]. 北京: 科学出版社, 2014.

1. 张贤达. 矩阵分析与应用（第2版）[M]. 北京: 清华大学出版社, 2013.

1. Gene H. Golub, and Charles F. Van Loan. Matrix Computation(Fourth Edition) [M]. The Johns Hopkins University Press, 2013.

1. Roger A. Horn, and Charles R. Johnson. Matrix Analysis(Second Edition) [M]. Cambridge University Press, 2013.

1. 盛骤, 谢式千, 潘承毅. 概率论与数理统计（第4版）[M]. 北京: 高等教育出版社, 2008.

1. 陈希孺. 概率论与数理统计[M]. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 2017.

1. Jay L. Devore. Probability and Statistics for Engineering andthe Sciences (Ninth Edition) [M]. Cengage Learning, 2016.

1. Morris H. DeGroot, and Mark J. Schervish . Probabilityand Statistics (Forth Edition) [M]. Pearson, 2012.

1. 高惠璇. 应用多元统计分析[M]. 北京大学出版社, 2004.

1. 王静龙. 多元统计分析[M]. 科学出版社, 2008.

1. T. W. Anderson. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis(Third Edition) [M]. John Wiley & Sons, 2003.

1. Richard A. Johnson, and Dean W. Wichern . Applied Multivariate Statistical Analysis (SixthEdition) [M]. Pearson, 2007.

1. 程士宏. 测度论与概率论基础[M]. 北京: 北京大学出版社, 2004.

1. 严加安. 测度论讲义（第2版）[M]. 北京: 科学出版社, 2004.

1. Krishna B. Athreya, and Soumendra N. Lahiri. Measure Theoryand Probability Theory (Third Edition) [M]. Springer, 2006.

1. Paul R. Halmos. Measure Theory [M]. Springer Science+Business Media, 1974.

1. 胡迪鹤. 高等概率论及其应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2008.

1. 郑忠国. 高等统计学[M]. 北京: 北京大学出版社, 2012.

1. Craig A. Mertler, and Rachel Vannatta Reinhart. Advanced andMultivariate Statistical Methods: Practical Application and Interpretation(Sixth Edition) [M]. Routledge, 2017.

1. Eugene Demidenko. Advanced Statistics with Applications in R[M]. John Wiley & Sons, 2020.

1. 何书元. 随机过程[M]. 北京: 北京大学出版社, 2008.

1. 张波, 张景肖. 应用随机过程[M]. 北京: 清华大学出版社, 2004.

1. Sheldon M. Ross. Introduction to Probability Models (TwelfthEdition) [M]. Academic Press, 2019.

1. Robert G. Gallager. Stochastic Processes: Theory forApplications [M]. John Wiley & Sons, 2013.

1. David Forsyth. Probability and Statistics for ComputerScience (Twelfth Edition) [M]. Springer, 2018.

1. Luc Devroye et al. A Probabilistic Theory of PatternRecognition [M]. Springer, 1997.

1. 《运筹学》教材编写组. 运筹学（第4版）[M]. 北京: 清华大学出版社, 2013.

1. 胡运权, 郭耀煌. 运筹学教程（第5版）[M]. 北京: 清华大学出版社, 2018.

1. Frederick S. Hillier, and Gerald J. Lieberman. Introductionto Operation Research (Tenth Edition) [M]. McGraw-Hill Education, 2015.

1. Hamdy A. Taha. Operation Research：An Introduction(Tenth Edition) [M]. Pearson, 2017.

1. 陈宝林. 最优化理论与算法（第2版）[M]. 北京: 清华大学出版社, 2018.

1. 高立. 数值最优化方法[M]. 北京: 北京大学出版社, 2014.

1. Edwin K. P. Chong, and Stanislaw H. Zak. An Introduction toOptimization (Fourth Edition) [M]. John Wiley & Sons, 2013.

1. Jorge Nocedal, and Stephen J. Wright. Numerical Optimization(Second Edition) [M]. Springer, 2006.

1. Stephen Boyd, and Lieven Vandenberghe. Convex Optimization[M]. Cambridge University Press, 2004.

1. Yuni Nesterov. Lectures on Convex Optimization (SecondEdition) [M]. Springer, 2018.

1. 李航. 统计学习方法（第2版）[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019.

1. 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.

1. Yuni Nesterov. The Elements of Statistical Learning: DataMining, Inference, and Prediction (Second Edition) [M]. Springer, 2009.

1. Tom M. Mitchell. Machine Learning [M]. McGraw-Hill Education,1997.

1. Christopher Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning[M]. Springer, 2006.

1. Mehryar Mohri et al. Foundation of Machine Learning (SecondEdition) [M]. The MIT Press, 2018.

1. Kevin P. Murphy. Probabilistic Machine Learning: AnIntroduction [M]. The MIT Press, 2022.

1. Shai Shalev-Shwartz, and Shai Ben-David. UnderstandingMachine Learning: From Theory to Algorithms [M]. Cambridge University Press,2014.

1. Ian Goodfellow etal. Deep Learning [M]. The MIT Press, 2016.

1. 杨强, 张宇, 戴文渊, 潘嘉林 . 迁移学习[M]. 北京: 机械工业出版社, 2020.

1. 杨强, 刘洋，程勇 等. 联邦学习[M]. 北京: 中国工信出版集团, 电子工业出版社, 2020.

1. 周志华. 集成学习：基础与算法（第2版）[M]. 李楠, 译. 北京: 清华大学出版社, 2019.

1. Richard S. Sutton, and Andrew G. Barto. ReinforcementLearning: An Introduction [M]. The MIT Press, 2018.

1. Amparo Albalate, and Wolfgang Minker. Semi-Supervised andUnsupervised Machine Learning [M]. ISTE, and John Wiley & Sons, 2011.

1. Christoph Molnar. Interpretable Machine Learning: A Guide forMaking Black Box Models Expainable [M]. lulu.com, 2020.

1. Judea Pearl. Causality: Models, Reasoning, and Inference(Second Edition) [M]. Cambridge University Press, 2009.

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