Ótima expçicação do site Explained Visually
Markov Chains
http://setosa.io/ev/markov-chains/
Legal de ver também do mesmo site
Eigenvectors and Eigenvalues
Principal Component Analysis
Eigenvectors and Eigenvalues
Image Kernels (usado na extração de características em imagens)
[24.10.2121]
Deep Learning with Tensorflow 2.0
sobre Eigendecomposition - eigenvectors e eigenvalues.
assim como decompomos um número 12 como 2*2*3
pode-se decompor uma matriz em eigenvectors e eigenvalues.
Um eigenvector (autovetor) de uma matriz quadrada A é um vetor diferente de zero v tal que a multiplicação por A altera apenas a escala de v, em suma, este é um vetor especial que não muda a direção da matriz quando aplicado a ele:
Av=λv
A escala (o escalar) λ é conhecida como o autovalor correspondente a este autovetor.
Determinante
O determinante de uma matriz quadrada, denotado det (A), é uma função que mapeia matrizes para escalares reais.
==>>> The determinant is equal to the product of all the eigenvalues of the matrix.
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