馬爾科夫鏈是一種非常常見且相對簡單的統計隨機過程，從文本生成到金融建模，它們在許多不同領域都得到了應用。馬爾科夫鏈在概念上非常直觀且易于實現，因為它們不需要使用任何高級的數學概念，是一種概率建模和數據分析的經典方法。

1. 馬爾科夫鏈場景分析

首先，我將用一個非常常見的例子來描述它們：

假設有兩種可能的天氣狀態：晴天或陰天，你隨時都可以觀測當前的天氣狀態且狀態限定為晴天或陰天。

現在你想預測明天的天氣情況，你本能的會認為當天的天氣會對明天的天氣有一定的影響，因此，擁有智慧和才貌的你會收集并分析過去幾年的天氣數據，發現了一個規律——當天是陰天第二天是晴天的概率為0.25，由于天氣限定為晴天或陰天，那么當天是陰天第二天也是陰天的概率為0.75。

因此你可以基于當前的天氣狀態去預測未來幾天的天氣。

這一例子闡述了馬爾科夫鏈的關鍵概念：馬爾科夫鏈本質上是由滿足馬爾科夫性質的轉移概率分布組成，下圖為天氣例子的轉移概率：

馬爾科夫的性質在于它的無記憶性，下一時刻的狀態只與當前的狀態相關。用數學公式描述為：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习-清晰易懂的马尔科夫链原理介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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