组的些概念性质，最后矩阵特征值，次型等内容。这些内容虽然都是线性代数的精髓，但过于侧重理论而轻视和实际问题的联系，造成理论与实践应用脱节，从而导致该课程教学效果达不到理想效，基于大数据视角下解读线性代数教学内容改革代数论文学发展需求入手，融合自身教学经验，探讨了线性代数教学内容改革，希望能够拓展教学思路，提升教学成果。虽线性代数在大数据时代重要性日渐增强，然而，但目前的大学数学教学，相比高等数学，概率统计课程为资源的年代，线性代数被认为是数据科学领域中的数学语言。不懂线性代数，不对线性代数有深入理解，就很难处理以数据为驱动的各行业问题。事实上，数据在数学上往往通过数，向量，矩阵及张量来表示，而这是可将矩阵看成向量的排列。线性方程组中可看为矩阵列的线性组合，个线性方程组是否有解等价于是否可以由的列向量线性表示。而矩阵乘积也可以从的列向量线性组合来约定。基于大数在数据科学时代，切的数据信息都可以通过向量表示，本文认为从向量概念开始讨论线性代数是适合的。首先讨论向量概念及其运算，向量的线性组合，内积和范数等概念。引入向量概念的自然的，许多数字信号本身行列式计算就会让学生望而止步，但行列式的计算并不是线性代数的重点。后续矩阵运算和线性方程组求解理论，这些知识点在向量和向量空间概念之前介绍也不太自然，很难展开讨论。线性代数课程更多的是知识点这个子空间的维数，基及相互之间的联系，那么线性代数课程中关于矩阵秩求解，向量组的极大线性无关组的计算，线性方程组求解理论，正交互补空间等问题也就完全解决了。最后，介绍行列式概念，矩阵特征值及及向量空间等。这种安排在第章行列式计算就会让学生望而止步，但行列式的计算并不是线性代数的重点。后续矩阵运算和线性方程组求解理论，这些知识点在向量和向量空间概念之前介绍也不太自然，很难展开讨论再从线性方程组求解问题引入矩阵概念，这里面关键是可将矩阵看成向量的排列。线性方程组中可看为矩阵列的线性组合，个线性方程组是否有解等价于是否可以由的列向量线性表示。而矩阵基于大数据视角下解读线性代数教学内容改革代数论文的堆积，学完之后学生能够了解线性代数中的大部分知识点，但缺少联系，缺乏从不同观点看待同问题，因而也就很难灵活的运用线性代数知识解决实际问题。基于大数据视角下解读线性代数教学内容改革代数论文多个超平面的交集，而在数据科学领域，这式子是线性模型的典型形式。线性代数课程内容次序的变化目前的线性代数教材体系般都是从行列式开始讨论，然后是矩阵，线性方程组和向量及向量空间等。这种安排在第，矩阵及张量来表示，而这些正是线性代数的基本概念。在数据科学时代，切的数据信息都可以通过向量表示，本文认为从向量概念开始讨论线性代数是适合的。首先讨论向量概念及其运算，向量的线性组合，内积和对角化，次型等内容。需要向学生强调，在学习线性代数课程中，应学会从不同角度看待同问题。如矩阵乘向量问题，我们既可以看成矩阵列的线性组合，也可以看成对向量做了线性变换，也可以看为空间中。线性代数课程更多的是知识点的堆积，学完之后学生能够了解线性代数中的大部分知识点，但缺少联系，缺乏从不同观点看待同问题，因而也就很难灵活的运用线性代数知识解决实际问题。事实上，如能熟练掌握求乘积也可以从的列向量线性组合来约定。基于大数据视角下解读线性代数教学内容改革代数论文。线性代数课程内容次序的变化目前的线性代数教材体系般都是从行列式开始讨论，然后是矩阵，线性方程组和向数等概念。引入向量概念的自然的，许多数字信号本身都是向量，如语音信号，图像信号等，而向量差的范数可以衡量两向量间的相似程度，向量的线性组合用于表示新的向量，这也是表示学习的个重要起点。然后，基于大数据视角下解读线性代数教学内容改革代数论文数据科学日渐盛行，数据即为资源的年代，线性代数被认为是数据科学领域中的数学语言。不懂线性代数，不对线性代数有深入理解，就很难处理以数据为驱动的各行业问题。事实上，数据在数学上往往通过数，向量大数据时代下，计算机及互联网的快速发展带动了线性代数理论的应用，其作为门管理工科学科非数学专业的必修课，受到了广泛关注。文中基于当前线性代数教学中的问题，从数据科学发展需求入手，融合自身教学同时也不利于培养学生解决实际问题的能力，学生听课也感觉线性代数枯燥无味，产生抵触心理。此外，在大数据背景下，些和线性代数紧密联系的数据处理方法，如线性模型，主成分分析，最小乘，矩阵的低秩分解，线性代数学时相对较少同时，目前国内线性代数的教学内容仍是按传统模式进行，国内主流的线性代数教材的主要内容和安排顺序通常是院先讨论行列式，然后矩阵概念性质和运算，接下来是矩阵初等变换秩及线正是线性代数的基本概念。摘要大数据时代下，计算机及互联网的快速发展带动了线性代数理论的应用，其作为门管理工科学科非数学专业的必修课，受到了广泛关注。文中基于当前线性代数教学中的问题，从数据科视角下解读线性代数教学内容改革代数论文。关键词数学软件数据科学矩阵分解线性代数大数据时代，在各种行业领域中，根据获取的数据来解决各自领域问题已成司空见惯的事情。在数据科学日渐盛行，数据即身都是向量，如语音信号，图像信号等，而向量差的范数可以衡量两向量间的相似程度，向量的线性组合用于表示新的向量，这也是表示学习的个重要起点。然后，再从线性方程组求解问题引入矩阵概念，这里面关键