本文介绍了马尔可夫链的基本概念，它是一种描述离散事件随机演变的数学模型，具有无记忆性特征。文章讲解了马尔可夫链的构成——状态与转移概率，并通过天气预测的例子展示了如何构建和应用马尔可夫链模型。马尔可夫链在自然语言处理和金融市场分析等领域有广泛应用。
马尔可夫链是一种数学模型，它用于描述一系列离散事件的随机演变过程。在马尔可夫链中，事件的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关。这种特性被称为“无记忆性”，是马尔可夫链的核心概念。
马尔可夫链由一组状态和状态之间的转移概率组成。每个状态都有一个转移概率分布，表示在当前状态下转移到其他可能状态的概率。转移概率可以用矩阵表示，这个矩阵被称为转移矩阵。转移矩阵的行表示当前状态，列表示下一个可能的状态，矩阵元素表示从当前状态转移到下一个状态的概率。
下面我们来实现一个简单的马尔可夫链模型。假设我们有一个天气预测的例子，天气状态可以是晴天、多云或雨天，我们希望根据当前的天气状态预测未来的天气状态。
首先，我们定义状态和转移概率矩阵：
states = ['晴天', '多云', '雨天'
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
