马尔可夫链是一种随机模型，它概述了基于先前事件发生的一系列事件的概率。本文中，我将解释并提供马尔可夫链的 Python 实现。不会深入探讨马尔可夫链背后的数学，而是关注它的工作原理以及如何用Python实现它。
什么是马尔可夫链？
马尔可夫链是一种随机模型，它使用数学来根据最近的事件预测一系列事件发生的概率。马尔可夫链的一个常见示例是 Google 根据您在 Gmail 中的先前条目预测句子中下一个单词的方式。
马尔可夫链是由 Andrey Markov 创建的随机模型，它概述了与基于前一个事件的状态发生的一系列事件相关的概率。这是一个非常常见且易于理解的模型，经常用于处理金融等顺序数据的行业。即使是百度的页面排名算法，它决定了在其搜索引擎中首先显示哪些链接，也是一种马尔可夫链。通过数学，该模型使用我们的观察来预测未来事件的近似值。
马尔可夫过程的主要目标是确定从一种状态转换到另一种状态的概率。对马尔可夫的主要吸引力之一是随机变量的未来状态仅取决于其当前状态。随机变量的非正式定义被描述为一个变量，其值取决于随机事件的结果。
一、马尔可夫链的特点
如上所述，马