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Book_4_《矩阵力量》 | 鸢尾花书:从加减乘除到机器学习;上架!

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P180页 图7.19中e1+e2=[1,1,0]

“行向量、列向量” 章节 “反向来看” 段落 X 任一 " 行向量 --> 列向量" (x(1)、x(2)、…、x(150)) 代表一朵鸢尾花样本花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度测量结果。而X某一 " 列向量 --> 行向量" (x1、x2、x3、x4) 为鸢尾花某个特征的样本数据。

![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/1655233/132429da-ed12-4c71-adf6-60ad9f512c71)

### 问题起因: Page 18 | Chapter 4 矩阵 中 ![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/3bbd97c1-a8a0-4b5b-90e7-1d715a45a181) **外积展开**: 向量->矩阵,再求和 ### 发现问题: Page 2 | Chapter 2 向量运算 中 ![屏幕截图 2023-05-22 153445](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/6fa10d4a-b13a-4d0a-8c82-b34325df61da) Page 29 | Chapter 2 向量运算...

图 13 描述错误,原描述为“格拉姆-施密特正交化第**三**步”,但是根据图上的内容推断,图上正在进行`eta_2`的计算,所以建议修改为“格拉姆-施密特正交化第**二**步” ![V4CsAN.png](https://i.imgloc.com/2023/05/21/V4CsAN.png)

https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/pull/33

等式16容易引起误会,等式左边建议继续沿用前文的a

fix: https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/pull/26