在这一节中，我们会讲如何将两个矩阵相乘。
首先我们先从特例讲起，从矩阵向量相乘开始，即一个矩阵与一个向量相乘。下面来看一个例子。左边是一个矩阵，右边是一个向量。
我们不难发现一个3×2的矩阵乘以一个2乘1的矩阵（或者说是二维向量）得到的结果是一个3×1的矩阵。具体的计算规则如下图所示。
下面让我们再看一个例子。
假设我们有四间房子，它们的大小不一样。我们有个函数可以预测房子的价格，我们需要计算每个房子对应的价格hθ(x)的值。我们可以用矩阵向量乘法来解决这个问题。
当你有大量的房子需要计算时，这个方法不仅可以简化代码（在Octave中只需要一行代码），而且会使计算效率更高。在后面讲到的线性回归模型中，我们会用到这一讲的内容。
原文：https://www.cnblogs.com/shirleyya/p/12600153.html