线性代数网课推荐mooc（线性代数视频课程百度云）

mooc线性代数哪个好

1、线性代数强烈推荐Ma Hui先生的线性代数，他是清华大学的老师。清华MOOC课程是世界上更好的老师之一，质量保证，去听了你会感谢我的。

2、入门的话推荐宋浩老师，宋浩老师的课非常简单易懂，就是语速偏慢，段子偏多，可以5倍速，段子不急的话听听也无妨，权当学习间隙的放松了，看完基本可以秒杀期末考的基础题，及格绝对没压力了，作为入门十分合适。

3、对于刚开始学习线性代数的同学，可以去听听宋浩老师的线代课。他上课的内容挺基础的，我们可以去课前看当作预习。宋浩老师上课的风格诙谐轻松，这也让我们学习的兴趣极大提高。

4、线代基础课听汤家凤老师的好。汤老师是 *** 学数学系博士，南京工业大学副教授，其数学水平不必怀疑。

5、李永乐老师。他讲的每一道例题都很有代表性，要学会他解题的多种技巧，然后自己多做题总结思考。

6、是同济五版的话就去看看川大徐小湛老师的视频吧，线性代数出到第四章了。我看的他的高数，讲的很好的。

为什么大部分新生认为线性代数很难,你有哪些好的学习方法可以推荐一下吗...

1、真正全面性的理解线性代数需要时间，需要勤奋练习与坚持思考。

2、线性代数比较抽象，如果掌握了基本概念及性质，学习就会轻松了，线性代数规律性比较强，也是比较好学的内容。线性代数主要的基本概念有，行列式及性质、矩阵及运算、等价矩阵、伴随矩阵、逆矩阵、矩阵的秩、向量及运算等。

3、一个原因是本科工程开设的线代讲的内容偏代数，没有什么几何概念；其次是重要的东西总需要多学几遍才能学好。我说偏代数的 *** 就是指从逆序数、严格定义行列式之类的内容开始讲，这是一个基础，但是工程里不太用到。

4、线性代数学习方法如下：1向量很重要 线代是一门比较费脑子的课，无论是行列式，矩阵，还是方程组其实都是研究的向量，可以说线代的核心就是向量以及向量关系，只要把向量这一章学好了，线代是没有问题的。

5、大学生学习线性代数时留给做题的时间比较少，应该适当多做些题。

6、线性代数是理工类、经管类数学课程的重要内容。在考研中的比重一般占到22%左右。技巧及方法 注重对基本概念的理解与把握，正确熟练运用基本方法及基本运算。

线代基础课听哪个老师的好

宋浩老师。对于刚开始学习线性代数的同学，可以去听听宋浩老师的线代课。他上课的内容挺基础的，我们可以去课前看当作预习。宋浩老师上课的风格诙谐轻松，这也让我们学习的兴趣极大提高。

线代基础课听汤家凤老师的好。汤老师是 *** 学数学系博士，南京工业大学副教授，其数学水平不必怀疑。

考研线代李永乐讲得好。他的线代数辅导资料是更好的。

考研数学网课选李永乐、张宇、汤家凤等老师的课都比较好，李永乐老师被称为“线代之王”，其在考研数学界的地位是毋庸置疑的。李永乐老师毕业于北京大学数学系，后来在清华大学数学系任教，他还是前二李全书的代数执笔者。

但是，李永乐的线代基础班具体如何呢？说实话，他老人家基础班的内容非常具有 *** 性，正所谓融会贯通，课里教给你的结论非常多，也非常跳跃，以至于让基础差的考研er听了会感觉一个字：乱。

考研线性代数跟李永乐老师比较好。李永乐老师基础班的内容非常具有 *** 性，正所谓融会贯通，课里教给你的结论非常多，也非常跳跃，以至于让基础差的考研同学听了会感觉比较乱。

考研数学网课哪个老师好

在选择考研数学网课老师时，需要考虑的因素有很多，例如老师的教学经验、教学方法、教学效果、教学风格等等。以下是我个人的推荐：陈红军老师：陈红军老师是数学界的知名教授，拥有丰富的教学经验和深厚的数学功底。

考研高数网课可以听：汤家凤，张宇，李永乐等老师。汤家凤。汤老师的课程特别是基础班内容既全面又详细，他比较重视做题，通过讲解例题深化对知识点的理解，很容易跟得上，从基础概念出发再到例题的讲解。张宇。

推荐一：张宇老师 张宇老师的讲课风格比较风趣幽默，讲课时经常会穿插一些段子，用一个词形容就是寓教于乐，他就是想尽办法让你觉得考研数学不枯燥，让你能学好考研数学，觉得学数学比较枯燥的同学建议看看张宇老师的视频课。

宋浩老师，优点：他会全方位的讲解课本的知识，让你把每一个定义和定理都弄清楚，知道一些公式是怎么得出来的。缺点：很多人（包括我）觉得听懂了，但是有不会做题这种现象，讲解的例题很少。

李林老师讲解知识点细致，循循善诱，干货多，对考研数学命题把握十分到位，他会告诉你这个知识点还可能怎么考，而不是单纯依赖考过的真题。

如果你是基础薄弱的学生，那么选择汤家凤的网课，如果你基础底子好，那么选择张宇的网课好。上面说的是高数部分，到了线性代数那么就是李永乐的天下了，当然也有其他老师的网课也很不错，比如武忠祥、王式安等等名师。

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不过我现在想通了，对于【高数、离散、线性代数、概率论】等课程，很好解释，做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程，所以会比较好理解。

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