社區檢測算法一二三

1. 馬爾可夫鏈 隨機過程 下一狀態只依賴當前狀態 用一句話來概括馬爾科夫鏈的話，那就是某一時刻狀態轉移的概率只依賴於它的前一個狀態。舉個簡單的例子，假如每天的天氣是一個狀態的話，那個今天是不是晴天只依賴於昨天的天氣，而和前天的天氣沒有任何關係。這麼說可能有些不嚴謹，但是這樣做可以大大簡化模型的複雜度，因此馬爾科夫鏈在很多時間序列模型中得到廣泛的應用，比如循環神經網絡RNN，隱式馬爾科夫模型HMM

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