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Machine Learning吴恩达视频课(线性代数)

Matrix: Rectangular array of numbers
矩阵：由数字组成的矩形阵列；

Dimension of matrix（矩阵维度）: number of rows(行) * number of column（列）
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矩阵元素的表示：

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vector(向量): An n*1 metrix
以下为4维向量：
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Machine Learning吴恩达视频课(线性代数)_第4张图片

通常用大写字母表示矩阵，小写字母表示向量；

matrix addition and subtraction矩阵加减
Require:matrices of the same dimension;必须是相同维度的矩阵；
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Scalar multiplication 标量乘法
Machine Learning吴恩达视频课(线性代数)_第6张图片
矩阵乘法

Machine Learning吴恩达视频课(线性代数)_第7张图片

利用矩阵乘法简化函数表达式：
Machine Learning吴恩达视频课(线性代数)_第8张图片
这样可以快速地把三个假设函数表达式应用到4个房屋面积的模型参数，从而得到12种房屋预测价格的输出；

矩阵乘法非常方便，可以将大量计算打包，然后用一次矩阵乘法运算；

矩阵乘法特点：

1.不可交换性：
在这里插入图片描述
2.单位矩阵：
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逆矩阵

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矩阵转置

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