马尔科夫链 什么是马尔可夫预测方法？
什么是马尔可夫预测方法？
马尔可夫预测法（又称马尔可夫法）
马尔可夫是俄罗斯著名数学家。马尔可夫预测是一种特殊的市场预测方法。马尔可夫预测方法主要用于预测市场占有率和销售预期利润。
我们知道事物的发展状态总是随着时间的推移而变化的。一般来说，人们要了解事物未来的发展状态，不仅要看到事物的现在状态，还要看到事物过去的状态。马尔科夫认为还有一种情况，人们想了解事物未来的发展状态，只需要知道事物的当前状态，而与事物以前的状态无关。比如，一个产品明年是否能卖得好，只与今年的销售情况有关，而与往年的销售情况没有直接关系。后者称为马尔可夫过程，前者称为非马尔可夫过程。
马尔可夫过程的重要特点是无后遗症。事物第n次出现的状态只与其第n-1次出现的状态有关，与前一次出现的状态无关。举一个流行的例子：池塘里有三片荷叶和一只青蛙。假设青蛙只跳在荷叶上。如果青蛙现在在荷叶a上，青蛙下次会跳到荷叶a、荷叶B或荷叶C上。青蛙处于什么样的状态，只与它现在的状态有关，而与它以前在哪个荷叶上无关。此属性没有后遗症。
所谓“无后遗症”，是指过去对未来没有后遗症，而不是现在对未来没有后遗症。马尔可夫链是一个与马尔可夫过程密切相关的概念。马尔可夫链指出，一个事物系统的状态是从过去到现在，再从现在到未来。一个接一个的链接就像一条链子。作为马尔可夫链的一个动态系统，它的未来状态和价值只与它的当前状态和价值有关，而与它以前的状态和价值无关。因此，马尔可夫链只需要最新或当前的动态数据就可以预测未来。马尔可夫预测方法是应用马尔可夫链来预测市场未来的变化。
马尔科夫链与马尔可夫预测模型区别？
马尔可夫链，以a.a.Markov（1856-1922）命名，是数学上具有马尔可夫性质的离散随机过程。在这个过程中，给定当前的知识或信息，过去（即当前时期之前的历史状态）与未来（即当前时期之后的未来状态）无关。Markov模型Markov模型是一种统计模型，广泛应用于语音识别、自动词性标注、音词转换、概率语法等自然语言处理应用中。经过长期的发展，特别是在语音识别中的成功应用，它已经成为一种通用的统计工具。到目前为止，它被认为是实现快速准确语音识别系统最成功的方法。隐马尔可夫模型可以很简单地表达和解决复杂的语音识别问题，使人们感受到数学模型的美。
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