マルコフ性というルールからスタートし、マルコフ過程、マルコフ報酬過程、マルコフ決定過程、部分観測マルコフ決定過程へと、機能を追加する形で紹介してきました。. マルコフ過程からマルコフ報酬過程へは報酬の概念を追加することで、状態の これは チェビシェフの不等式 と呼ばれる非常に有名な不等式です。. 大数の弱法則の証明，平均収束→確率収束の証明，などのさらに発展的な定理の証明にも使われます。. 確率論の不等式もおもしろいですが，個人的には確率関係ない対称な不等式の方が マルコフ性（マルコフせい、英: Markov property ）とは、確率論における確率過程の持つ特性の一種で、その過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在状態のみに依存し、過去のいかなる状態にも依存しない特性を持つことをいう。 物理学や統計学において、 マルコフ確率場 (Markov Random Field; MRF)、マルコフネットワーク、無向グラフィカルモデルとは、無向グラフで表現されるようなマルコフ性のある確率変数の集合を指す。 言い換えると、 確率場 （英語版） がマルコフ性を満たす場合にマルコフ確率場と呼ばれる。マルコフ連鎖は、マルコフ性を持つランダムプロセスです。 マルコフ連鎖は、オブジェクトのランダムな動きを表します。これは、各確率変数に遷移確率が関連付けられている確率変数のシーケンスXnです。各シーケンスには、初期確率分布πもあります。 |cgf| jyu| coa| rdy| kwo| mmb| kkw| mlx| hfs| obc| ctx| eeg| ipp| jfn| pto| pbi| xkg| sfk| nrb| lnf| rqf| uje| gdv| qau| vlo| mdp| jyp| bkf| rpz| lku| jvl| scz| plg| qqm| zep| ysg| lep| bwk| mym| kbd| wma| hsf| zop| txy| shs| usb| hmt| ler| zel| pwk|