用图形来打比方的话，线性代数的研究对象就是平面、直线这些水平的、笔直的东西这些朴素的研究对象处理起来很容易，”通透性”也强，因此能够不费力地得到很多漂亮的结果。
结城浩等《程序员的数学》PDF+《统计学七支柱》PDF
《程序员的数学》 中文PDF，带目录，248页，文字可复制。《程序员的数学概率统计》PDF，带书签，422页，文字可复制，第2册，平冈和幸/堀玄 著， 《程序员的数学线性代数》中文PDF，带目录，387页，文字可复制，第3册，平冈和幸/堀玄 著，《统计学七支柱》，中文PDF，带目录，147页，文字可复制。
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编程的基础是计算机科学，而计算机科学的基础是数学。因此，学习数学有助于巩固编程的基础，写出更健壮的程序。介绍编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。无需精通编程，也无需精通数学，只需具备四则运算和乘方等基础知识，就可以学习。
难迫这不是在宣称”线性代数只能处理简单的问题”吗?要是这样的话，就算可以轻松解决问题，似乎也没什么了不起的有这样的感觉也是理所当然的事情。如果只能处理平直的对象，那也太过于狭隘了。以I嗣面为模型来表现的现象也有吧。就算是函数图形，也往往是曲线。
把数据集中的个体值进行统计汇总，概括出的信息可以超越个体。统计学的整体概括大于各部分的加总。样本均值就是这样一个例子，它是较早就被大家重视的一门技术，同样的思想也反映在其他一些汇总指标上，比如加权均值，甚至最小二乘在本质上也是一种基于个体数据值的特征进行加权或调整的平均值。
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