两者都是概率论中的重要规律和定理，主要用于预测或研究一个事件在未来出现的可能性。
马氏规则，又称马尔可夫规则，是指在一个随机过程（如投掷硬币、赛车比赛）中，当前状态仅依赖于前一状态，而不依赖于更早之前的状态的概率规律。具体地，在一个满足马氏性质的状态转移矩阵中，第 i 个状态到第 j 个状态的概率只与第 i 个状态和第 j 个状态有关，而与之前的状态无关。这个规律可以应用于很多领域，例如自然语言处理、金融预测、信息工程等等。
反马氏规则则是对马氏规则的相对应推广，它指的是一个事件的未来发展出现的可能性，不仅依赖于当前状态，而且还依赖于之后的状态。反马氏规则相较于马氏规则更复杂，因为它需要根据之后的状态来推测当前状态，更加困难。基于反马氏规则的应用有自然语言处理、机器学习、人工智能等领域。
