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Qu'est-ce que la chaîne de Markov et pourquoi est-ce important ? Expliquez comme si j'avais cinq ans. Peut-être dix-sept. Explique comme si j'avais cinq ans.
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Une chaîne de Markov est une approche mathématique pour démêler plusieurs événements possibles qui dépendent des résultats qui la précèdent. Pour rester d'actualité, jetez un œil aux tranches de folie de mars. Vous avez très peu de chances d'obtenir le bon support. Mais si nous appliquons une logique très simple, nous pouvons augmenter cette chance. Si vous remplissez la parenthèse comme un ensemble de remplissage non organisé dans les cases vides, vous n'irez pas bien. Par exemple, vous pourriez avoir une équipe que vous avez éliminée dans le sweet seize en remportant le dernier carré. Cela n'a pas de sens. Au lieu de cela, créons une chaîne de causes qui prédisent les entrées dans le prochain bloc de causes. Si une équipe ne fait pas le premier tour, elle ne peut pas se retrouver dans les tours suivants. Mieux non ? Mais si nous avons encore plus d'informations, nous pouvons faire encore mieux. Nous pourrions remplir notre tranche * au fur et à mesure que * le tournoi se déroule et nous nous attendons à très bien faire . Un joueur qui menait au score s'est blessé dans l'élite 8 ? Nous pouvons utiliser cette information pour réduire les chances de l'équipe dans le dernier carré. C'est pourquoi une chaîne de Markov est si bonne pour faire des prédictions. Il a affiné son approche au fur et à mesure qu'il obtenait des informations. En utilisation réelle, les chaînes de Markov deviennent beaucoup plus sophistiquées. Tellement sophistiqué qu'il devient difficile de garder une trace de toutes les variables. C'est là qu'interviennent les mathématiques de niveau supérieur comme * l'algèbre linéaire *. Dans un * modèle de Markov caché * , vous n'avez pas vraiment besoin de savoir comment toutes les pièces s'emboîtent . Vous avez juste besoin de bonnes relations : - les joueurs plus grands font mieux - les joueurs doivent être en bonne santé pour jouer - marquer tôt est important Utiliser * eignevectors * une approche mathématique peut prendre un * système d'équations linéaires liées * et déterminer quelles variables sont * indépendantes * du reste . Vous faites cela en réarrangeant mathématiquement toutes les équations de sorte que les quelques-unes qui dominent le reste tombent. - les joueurs plus grands font mieux et le score précoce de cette équipe est directement causé par le fait que leur meilleur joueur est grand. C'est vraiment une seule variable à l'œuvre ici. Au fur et à mesure que la chaîne de Markov est mise à jour, les variables les plus importantes peuvent changer. - Les joueurs plus grands font mieux mais le grand joueur de cette équipe est blessé donc la variable hauteur ne fait plus partie de ce qui contribue à leur score précoce.