Good-Turning Smoothing
假设你在钓鱼，已经抓到了18只鱼：10条鲤鱼，3条黑鱼，2条刀鱼，1条鲨鱼，1条草鱼，1条鳗鱼......
下一个钓到的鱼是鲨鱼的概率？
18条鱼中有一条鲨鱼，1/18
下一条鱼是新鱼种（之前没出现过）的概率是多少？
近似的方法，用目前为止钓到一条的鱼来去近似未来新鱼种的概率。钓到1条鲨鱼，1条草鱼，1条鳗鱼，因此近似为3/18
既然如此，重新想一下，下一条抓到的鱼为鲨鱼的概率是多少？
第一题的时候，暗含了假定就是六种鱼占满了整个概率空间，概率相加为1，第二题我们扩充了新鱼种，因此六种鱼概率相加小于1，抓到鲨鱼的概率小于1/18
c草鱼出现了几次，出现了1次，c=1
N总共出现的个数
可以根据自己的数据和词典构建一个表
语言模型是生成模型
根据该模型可以生成新的数据
词库，经过语言模型的训练后，得出了每个单词的概率
生成句子
一个一个单词的选，6次循环后可能是
也有可能恰好生成
都是随机的，不考虑上下文
Bigram
矩阵，最后一列是终止符号
假定第一个单词I，第二个单词去I这行里寻找概率最大的，是like，然后去like行里找概率大的，studying
原文：https://www.cnblogs.com/aidata/p/13225636.html