白話 馬爾克夫過程
馬爾科夫過程是隨機過程的限定條件下的描述。
馬爾科夫過程描述的是未來發生的事情只會被今天的環境影響而今天以前的環境無關。
如 A0->A1->A2，A0影響了A1的發生，A1影響了A2的發生，A0對於A2的發生的影響在馬爾科夫過程中不考慮。
比較經典的的變種算法就是PageRank.
通過A頁面可以訪問B1,B2,B3頁面，通過B1頁面能夠訪問C1,C2,C3頁面。在計算頁面的排名時，
我們只考慮A對B1,B2,B3的影響，B1對C1,C2,C3的影響，不考慮A對C1,C2,C3的影響。
馬爾客服的精髓不再這裏描述。
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從馬爾科夫決策過程到強化學習（From Markov Decision Process to Reinforcement Learning） 作者：Bluemapleman([email protected]) Github：https://github.com/blu
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