馬爾科夫網絡描述的是具有馬爾科夫性質的隨機變量X的聯合分布的模型。
1.馬爾科夫性質
那么，什么是馬爾科夫性質呢？就是一組隨機變量按時間順序排列，第N+1時刻特性與N以前的隨機變量取值無關。
馬爾科夫網絡是什么呢？馬爾科夫網絡具有圖的性質和函數性質。圖的性質是指：馬爾科夫網絡本質是個無向圖，結點表示隨機變量，邊表示依賴關系。函數的性質是指：無向圖H的團或子團k到非負實數的映射。
2.聯合概率分布
如何用馬爾科夫網絡表示聯合分布的概率呢？
即：P(X=x)=隨機變量團映射的乘積。
注意的是：1）x是一組向量，也就是隨機變量的組合因子；2）乘積之后的結果可能會很大，往往又進行歸一化；3）根據馬爾科夫網絡的函數性質可知：隨機變量團映射實質是將每組隨機變量轉化為非負實數。
3.馬爾科夫網絡的性質
馬爾科夫網絡中的結點X只依賴與鄰接結點，而與任何其他結點獨立。
