차례:
정의-Markov Chain은 무엇을 의미합니까?
Markov 체인은 유한 수의 가능한 상태 내에서 한 상태에서 다른 상태로 전환되는 수학적 프로세스입니다. 변수의 다양한 상태와 확률의 모음으로, 미래 상태 또는 상태가 직전의 상태에 크게 좌우됩니다.
Markov 체인은 DTMC (Discrete Time Markov Chain) 또는 Markov 프로세스라고도합니다.
Techopedia는 Markov Chain을 설명합니다
Markov 체인은 주로 과거 상태를 기반으로 변수 또는 객체의 미래 상태를 예측하는 데 사용됩니다. 다음 상태를 예측할 때 확률 적 접근 방식을 적용합니다. Markov 체인은 현재 및 과거 상태와 한 상태에서 다른 상태로 전환 될 확률을 정의하는 방향 그래프를 사용하여 표시됩니다.
Markov 체인에는 컴퓨팅 및 인터넷 기술에서 여러 가지 구현이 있습니다. 예를 들어 Google 검색에 사용 된 PageRank (r) 수식은 Markov 체인을 사용하여 특정 웹 페이지의 PageRank를 계산합니다. 또한 사용자의 이전 환경 설정 또는 웹 사이트와의 상호 작용을 기반으로 웹 사이트에서 사용자 동작을 예측하는 데 사용됩니다.
