本文整理自微信公众号：红猴子老师
马尔可夫链 （Markov Chain）它是随机过程中的一种过程，一个统计模型，到底是哪一种过程呢？好像一两句话也说不清楚，还是先看个例子吧。
先说说我们村智商为0的王二狗，人傻不拉几的，见人就傻笑，每天中午12点的标配，仨状态：吃，玩，睡。这就是传说中的状态分布。
你想知道他n天后中午12点的状态么？是在吃，还是在玩，还是在睡？这些状态发生的概率分别都是多少？ （知道你不想，就假装想知道吧
先看个假设，他每个状态的转移都是有概率的，比如今天玩，明天睡的概率是几，今天玩，明天也玩的概率是几几，还是先看个图吧，更直观一些。
有了这个矩阵，再加上已知的第一天的状态分布，就可以计算出第N天的状态分布了。
S1 是4月1号中午12点的的状态分布矩阵 [0.6, 0.2, 0.2]，里面的数字分别代表吃的概率，玩的概率，睡的概率。
那么：
4月2号的状态分布矩阵 S2 = S1 * P (俩矩阵相乘)。
4月3号的状态分布矩阵 S3 = S2 * P (看见没，跟S1无关，只跟S2有关)。
4月4号的状态分布矩阵 S4 = S3 * P (看见没，跟S1，S2无关，只跟S3有关)。
...
4月n号的状态分布矩阵 Sn = Sn-1 * P (看见没，只跟它前面一个状态Sn-1有关)。
马尔可夫链就是这样一个任性的过程，它将来的状态分布只取决于现在，跟过去无关！
就把下面这幅图想象成是一个马尔可夫链吧。实际就是一个随机变量随时间按照马尔可夫性进行变化的过程。
