教材的原因吧，機率的應用背景比較明顯，更適合自學，線性代數 應用背景 不如 機率明顯，所以應該是 機率更適合自學，不過線性代數 現在也有 緊密結合 應用的 教材，比如和機器學習 結合的。

大學工科的 線性代數，不學微積分也可以學，機率論和數理統計課程 需要先學 微積分 才能學，涉及到二重積分的計算。

線性代數 現在 也有人用 python 的矩陣計算庫 輔助學習，可以加深理解。

數學結合應用領域 學習 比較容易理解，剛講定義，運算規則，不和現實世界的例子結合的教材不是好教材。

這個問題問得好。看起來問題不大，但隱含的邏輯很複雜。簡單地說：因為它們適用的領域不一樣，這些領域有著不同的邏輯。如果你不擅長某些領域，自然很難學好“用於解決這個領域的數學工具”。

數學是一門人為的抽象科學，自身的邏輯是自洽，因而可以應用於所有領域。這就說明（或隱含）了：每個數學分支就是為了解決某類問題而設立的，這些問題有著各自的邏輯。

總體上說，你善於哪類問題的邏輯思維，那麼，你就能夠學好“為了解決這類問題的數學分支”，對於其它數學分支，你學起來就會感到有難度。

沒有哪個人能夠學好所有的數學分支。即便是研究純數學的人，也是如此。