<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Stochastic on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/stochastic/</link><description>Recent content in Stochastic on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/stochastic/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>马尔可夫</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/markov/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:53:03 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/markov/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>在人工智能和概率论中，马尔可夫过程是描述系统随机状态转换的基础模型。其核心原则是马尔可夫性质，即系统在下一时刻的状态仅由当前状态决定，而与过去的历史状态无关。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>马尔可夫指代随机过程，其中未来状态仅取决于当前状态，遵循无记忆性的马尔可夫性质。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>马尔可夫性质&lt;/li>
&lt;li>无记忆性&lt;/li>
&lt;li>状态转换&lt;/li>
&lt;li>随机过程&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>强化学习智能体&lt;/li>
&lt;li>自然语言生成&lt;/li>
&lt;li>预测性维护系统&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/hidden-markov-model-%E9%9A%90%E9%A9%AC%E5%B0%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">Hidden Markov Model (隐马尔可夫模型)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/mdp-%E9%A9%AC%E5%B0%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E5%86%B3%E7%AD%96%E8%BF%87%E7%A8%8B/">MDP (马尔可夫决策过程)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/bayesian-network-%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C/">Bayesian Network (贝叶斯网络)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/transition-matrix-%E8%BD%AC%E7%A7%BB%E7%9F%A9%E9%98%B5/">Transition Matrix (转移矩阵)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>