马尔可夫链模型是什么?

马尔可夫链模型是一种数学工具，用来描述随机系统中状态变化的规律。它假设当前状态只受前一状态影响，比如天气变化或股票走势。这种模型能预测未来趋势，广泛应用于天气预报、金融分析和自然语言处理等领域。模型通过概率转移矩阵计算状态变化的可能性，帮助人们理解复杂系统的动态行为。

马尔可夫链模型的核心是“无记忆性”，即历史状态不影响未来。例如，用户点击推荐系统或机器人行走路径都能用此模型分析。它通过离散时间步和有限状态空间简化问题，适合处理不确定性事件。尽管模型简单，却能高效解决实际问题，成为人工智能和数据科学的重要基础。