弗拉基米尔·马卡洛夫，游戏《使命召唤》及其衍生作品中的角色之一，由Roman Varshavsky等配音。弗拉基米尔·马卡洛夫（俄语：Владимир Макаров，英语：Vladimir Makarov），他是俄 …

markeloff跟队友夺得了2010年的多次大赛冠军。在Arbalet Cup四强赛中，markeloff的队友 Edward 和SK的gux同时获得了MVP，而最佳狙击手的称号则赋予了markeloff——乌克兰的新兴狙神 …

马尔可夫链（Markov Chain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、 自然语言处理 、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用

马尔可夫链（英語： Markov chain ），又稱離散時間馬可夫鏈（discrete-time Markov chain，縮寫為DTMC [1] ），因俄國數學家安德烈·马尔可夫得名，为狀態空間中经过从一个状态到另一个 …

马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过 …

2022年1月11日 · 马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状 …

3 马尔科夫链. 3.1 马尔科夫链概述. 马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。即 P(X^{t+1}|X^{1},...,X^{t})=P(X^{t+1}|X^{t}) 。

马尔可夫链分解： 一条马尔可夫链可以分解成多个recurrent class，以及其他一些transient states； \forall k\in A(i),\ r_{ki}(n)>0 ，即从任何该recurrent class的状态出发都可以到达状态 i ；

2024年8月23日 · 本文深入探讨了马尔可夫决策过程（mdp）的基础概念，包括马尔可夫性、随机过程、马尔可夫过程和马尔可夫决策过程。 MDP是强化学习的核心，描述了智能体与环境交 …

2024年1月26日 · 马尔科夫链（Markov Chain）是一种数学模型，用于描述一个系统随时间演变的行为，它假设当前状态只依赖于其前一个状态，而与更早的状态无关。在生物学中，马尔科夫 …