“马尔可夫模型”

马尔可夫模型基于概率的思想，主要用于“预测”。

马尔可夫模型在语音识别领域有很大的应用。自然语言属于上下文有关语言，相同的语音输入可能输出多种文本结果，所以后文的识别依赖于前文内容。 该模型需要使用大量的数据进行训练（大量网页中的文字资源），计算出一个词在另一个词（或若干个词）后面的概率。由于语音识别对于一个词可能会有多个可能选项，根据该模型比较各个词出现的概率，以此提高识别的准确性。

后面词语出现的概率其实是和前面很多词有关，然而多增加一个词的维度，运算量都会指数式地增长，所以当前一般都在3个词以内。

马尔可夫模型还可用于天气的预测。以一个地区之前一段时间的天气数据为基础，计算出由一个时间段（例如几个小时）天气由晴——晴，晴——多云，晴——阴，晴——下雨，多云——晴……的概率，就可以大致估计下一时段的天气状况了。