목차 마르코브(Markov Chain) 체인이란? 마르코브 체인은 통계적(Stochastic) 모델로 다음 상태의 사건이 발생할 확률에 대해 정의 합니다. 마르코브 체인을 설명할 때 중요한 요소는 아래의 두가지 입니다. 현재 상태(Current State) 다음 행동(Next Action) 마르코브 체인의 핵심은 각 이벤트의 확률은 이전 상태(State)에만 영향을 받는 다는 것입니다. 이것이 가능한 이유는 현재 상태가 과거의 확률적인 정보를 다 포함하고 있기 때문입니다. 예를 들어 위 그림1과 같이 음식을 먹을 확률이 정해져 있을 경우 현재 상황이 3월 20일인 상태(State)로 가정하고 20일에 한식을 먹고 3월 21일에 한식을 먹을 확률을 행렬로 표현하면 아래와 같습니다. 그림2의 행(Row)이 ..
