本文主要是介绍what is markov chain，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
无后效性是指如果在某个阶段上过程的状态已知，则从此阶段以后过程的发展变化仅与此阶段的状态有关，而与过程在此阶段以前的阶段所经历过的状态无关。
无后效性是指如果在某个阶段上过程的状态已知，则从此阶段以后过程的发展变化仅与此阶段的状态有关，而与过程在此阶段以前的阶段所经历过的状态无关。
具体理解可参照下面的例子：
马尔科夫——今天的事情只取决于昨天，而明天的事情只取决于今天，与历史毫无关联
马尔可夫过程——“在已经知道过程‘现在’的条件下，其‘将来’不依赖‘过去’。”
马尔科夫链应用：PageRank算法~
Reference:
1.关于马尔科夫链的一个英文动画简介：http://setosa.io/ev/markov-chains/
2.[markov系列1]从马尔可夫链看矩阵的乘法：http://blog.mathcrowd.cn/understanding_matrix_multiplication_by_markov_chain.html#understanding_matrix_multiplication_by_markov_chain
3.如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？ https://www.zhihu.com/question/20962240
4.什么是马尔可夫链模型，通俗易懂，详细具体？https://www.zhihu.com/question/26665048
这篇关于what is markov chain的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
