本章主要讲解了一些基本的线性代数知识。（非常基础，没看视频的感觉可以直接跳过，防止浪费时间）
matrix（矩阵）：在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合
vector（向量）：特殊的矩阵，只有一列的矩阵，即 Nx1 matrix
一般使用小写字母来表示向量，大写字母表示矩阵。
接下来两个视频是讲矩阵的加，减，乘法。（略）
predication =datamatrix x parmeter 用此方法进行运算而不是for循环，使得代码更加简洁
假设同时有3个 hypothesis function，用矩阵相乘同样可以大大增加效率。
矩阵乘法的特性：
1. 
2.但是结合律依然存在
3.单位矩阵 I 的性质：
矩阵的逆和转置：
逆：
没有逆矩阵的矩阵叫做奇异矩阵或者退化矩阵。
转置：
