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），他是俄罗斯极端民族主义恐怖组织的第二任领导人，前任领导伊姆兰·扎卡耶夫的门徒。

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（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）内的随机过程（stochastic process）。

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，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。

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 ；

在概率论中，马尔可夫不等式（英语： Markov's inequality ）给出了随机变量的函数大于等于某正数的概率的上界。 虽然它以俄国数学家 安德雷·马尔可夫 命名，但该不等式曾出现在一些更早的文献中，其中包括马尔可夫的老师—— 切比雪夫 。

马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。马尔可夫过程是研究离散事件动态系统状态空间的重要方法，它的数学基础是随机过程理论。

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，马尔科夫链常用来模拟DNA或RNA序列的生成。 在这个...

在概率论上讲，马尔可夫链应该放在哪部分？ 有什么代表性的例子和应用？ 我们老师讲了一个马尔可夫链的例子，说一副扑克牌，随机排成一列，在前边翻开一张，翻…