说明：markovfsm、Markov链和概率自动机在Python中的实现，

说明：马尔可夫，使用马尔可夫链创建马尔可夫过程的最简单方法，

说明：js，一个使用马尔可夫链生成字符串的小型库，

说明：马尔可夫推特机器人，一个用于创建使用马尔可夫链生成推文的基于节点的推特机器人的外壳，

说明：PyDTMC，离散时间马尔可夫链分析库，

说明：用于Python和/或Swift的马尔可夫链生成器marc，

说明：js-markov，一个帮助您创建马尔可夫链的JavaScript库，

说明：马尔可夫，Rust中的一个通用马尔可夫链实现，

说明：heroku_ebooks，一个生成马尔可夫链并使用heroku发布到Twitter上的_ebooks帐户的脚本，

说明：text_generation、基于三元马尔可夫链和双向LSTM的文本生成，

说明：Awesome Neural Logic and Causality: MLN, NLRL, NLM, etc. 因果推断，神经逻辑，强人工智能逻辑推理前沿领域。 ,

说明：隐式马尔科夫MATLAB代码小集合，可用于预测拟合等研究

说明：Solucion en MATLAB para resolver sistema de ecuaciones

说明：马尔可夫随机场图像分割源码例子程序，有30多个函数

说明：粒子群优化算法的MATLAB代码，非常合适新手初学者

说明：gwmcmc is an implementation of the Goodman and Weare 2010 Affine invariant ensemble Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampler. MCMC sampling enables bayesian inference. The problem with many traditional MCMC samplers is that they can have slow convergence for badly scaled problems, and that it is difficult to optimize the random walk for high-dimensional problems. This is where the GW-algorithm really excels as it is affine invariant. It can achieve much better convergence on badly scaled problems. It is much simpler to get to work straight out of the box, and for that reason it truly deserves to be called the MCMC hammer.

说明：MArkov blanket which is the most great desizer for active

说明：Markov blanket making code, which easily choose the markov blanket

说明：马尔可夫链可被应用于蒙特卡罗方法中，形成马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo, MCMC） ，也被用于动力系统、化学反应、排队论、市场行为和信息检索的数学建模。

说明：通过规定转移概率，构造的隐马尔可夫信道状态转移，生成接受序列，接收端接收到的接受序列

说明：马尔科夫决策过程的Matlab程序，包括一些例程-Markov Decision Process

说明：利用matlab实现对Markov系统的滤波器求解

说明：markov switching model (MS Regress)

说明：实现MARKOV过程一个重要实例——排队论中的M\G\∞过程

说明：Markov radar detector model

说明：gauss语言 markov regime switch程序

说明：基于markov的预测，使用matlab编程