本书共分为9章，主要介绍线性空间与内积空间，线性映射与线性变换，矩阵分解，矩阵广义逆，矩阵范数、矩阵分析以及矩阵直积，各章都配有适量习题。本书内容丰富，论述严谨，系统梳理了线性代数基础知识脉络，为阐述本书内容建立了严格的数学体系。书中安排了较多现代信号处理和深度学习中涉及矩阵的典型例题，矩阵理论部分适用于所有需要高级矩阵工具的领域，机器学习案例可作为跨学科应用示范。