马雅可夫斯基是20世纪20年代苏联统计学家，他研究了在随机事件序列中，如果需要预测接下来会发生什么事件，应该如何处理这些信息，找到关联规律进行预测。这一理论就是马雅可夫斯基理论。
马雅可夫斯基理论是一种基于随机过程的统计学理论，主要用于研究离散事件的随机过程。其基本思想是：当前事件的发生概率取决于过去一段时间里发生的事件序列。而且当前事件的发生不受之前的所有事件影响，只受前一事件影响，即满足无记忆性。
马雅可夫斯基理论在实际生活中有广泛的应用，如天气预报、金融交易、自然语言处理等领域。在自然语言处理中，条件随机场模型就是基于马雅可夫斯基理论的一个重要应用。
总的来说，马雅可夫斯基理论对于预测离散事件的过程起到了重要的作用，它的应用范围十分广泛，未来还有很大的发展潜力。