机器学习中的事件预测实例让我意识到了掌握Python基础的重要性。尽管运行代码相对容易，但代码背后的算法原理却令人费解，就像只学会了武术的招式，却没有理解其内在的逻辑。为了深入学习，我在网上找到了一份“三个月从零开始机器学习学习路线”，并决定按照这份路线努力学习。
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学习的起点是数学基础知识，包括线性代数和高等数学。按照指南的建议，我开始了线性代数的学习之旅，特别是矩阵的部分。我参考了宋浩老师的视频教程，视频链接如下：
矩阵的基本概念：
矩阵是一个数表，可以用括号或中括号表示。其行数和列数可以相等也可以不等，形状可以是方的也可以不是。所有数值都是正数的叫实矩阵，所有数值都是负数的叫负矩阵。只有一行的矩阵称为行矩阵，只有一列的矩阵称为列矩阵。矩阵元素全为0的称为零矩阵。
对于矩阵A，取其相反数得到的矩阵称为负矩阵。行数和列数相等的矩阵称为n阶方阵Ann，为简便起见，常写作An。
单位阵用E或I表示。
在学习过程中，我了解到矩阵的运算包括加法、数乘、提公因子、矩阵乘法等。其中，矩阵乘法的前提是第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。结果矩阵的形状为：行数等于第一个矩阵的行数，列数等于第二个矩阵的列数。宋浩老师总结的“中间相等，取两头”的七字口诀，非常实用。
除此之外，还学习了特殊矩阵、逆矩阵、转置计算推导、对称矩阵、反对称矩阵等概念。矩阵的特性之一是行列式，只有方阵才有伴随矩阵。伴随矩阵的解题思路是：按行求，按列放。
尽管学习过程中遇到了很多困难，知识点总结就花了很长时间，但我决定坚持下去。因为我知海无涯，万事开头难。坚持就是胜利，加油！希望通过不断的努力和学习，我能更好地理解并掌握机器学习的相关知识。头条创作挑战赛 一起加油学习吧！
