11. 馬爾科夫鏈 \(X_0,X_1,...,X_n\)，\(n\)表示時間，如果\(X_0, ...X_n\)都是獨立的，那么這個假設限制性太大，不能對現實世界建模。而如果\(X_0, ...X_n\)彼此可以任意交互影響，那么模型太難計算。馬爾科夫鏈是單步影響（one-step ...

，並且能夠在某種程度上通過過去發生的情況去預測未來，例如這一篇我們的核心內容——馬爾科夫過程，它在許許 ...

，但是這個方法需要得到對應的概率分布的樣本集，而想得到這樣的樣本集很困難。因此我們需要本篇講到的馬爾科夫鏈來幫忙 ...

馬爾科夫鏈定義 馬爾科夫鏈的定義如下 從定義中我們不難看出馬氏鏈當前狀態只與前一個狀態相關。比如我們預測明天天氣，只考慮今天天氣狀況，不考慮昨天前天的天氣狀況。 馬爾科夫鏈平穩狀態 舉個具體的例子。社會學家把人按其經濟狀況分為3類：下層，中層，上層，我們用1,2,3表示這三個階層 ...

Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ https://mp. ...

這里介紹的馬爾科夫鏈算法實現的功能是：讀入一段英文文本，構造出由這個文本中語言使用情況而形成的統計模型，然后根據統計模型隨機輸出另一段文本。 馬爾科夫鏈算法的基本思想是：將輸入想象成一些相互重疊的短語構成的序列，把每個短語分割為兩個部分：一部分是由多個詞構成的前綴，另一 ...

1.馬爾科夫鏈概述 馬爾科夫鏈定義本身比較簡單，它假設某一時刻狀態轉移的概率只依賴於它的前一個狀態。舉個形象的比喻，假如每天的天氣是一個狀態的話，那個今天是不是晴天只依賴於昨天的天氣，而和前天的天氣沒有任何關系。當然這么說可能有些武斷，但是這樣做可以大大簡化模型的復雜度，因此馬爾科夫鏈在很多時 ...

馬爾可夫過程（以馬爾科夫鏈Markov為例） 馬爾可夫過程 馬爾可夫過程的大概意思就是未來只與現在有關，與過去無關。 簡單理解就是渣男只在乎下一刻會不會愛你只取決於這一時刻對你的新鮮感，而與你之前對這段感情的付出毫無關系。 設有一個隨機過程X（t），如果對於下一個任意的時間序列 ...