一、基本定义EM算法（又称期望极大算法）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计或极大后验概率估计。EM算法与其说是一种算法，不如说是一种解决问题的思路。EM算法分为两步：①E步（计算期望）：利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；②M步（最大化）：在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。二、EM算法的适用

定义一个车(vehicle)基类，有虚函数Run、Stop等成员函数，由此派生出自行车（bicycle）类、汽车（motorcar）类，它们都有Run、Stop等成员函数。完成这些类使得主函数可以运行并得到正确的输出结果。函数接口定义：完成类代码。裁判测试程序样例：/* 请在这里填写答案 */int main(int argc, char const *argv[]){Vehicle veh;Bi

定义一个车(vehicle)基类，有虚函数Run、Stop等成员函数，由此派生出自行车（bicycle）类、汽车（motorcar）类，它们都有Run、Stop等成员函数。完成这些类使得主函数可以运行并得到正确的输出结果。函数接口定义：完成类代码。裁判测试程序样例：/* 请在这里填写答案 */int main(int argc, char const *argv[]){Vehicle veh;Bi

目录论文标题引言标题论文学术结构1、相关研究综述（先前学者的研究）2、研究方法3、基于 Word2Vec 和 SVM 的微博情感演化分析4、基于 Word2Vec 词相似度的舆情主体对象情感演化分析5、结论与展望（摘自原文，原文讲得很好）读后感思维导图论文标题《基于 Word2Vec 和 SVM 的微博舆情情感演化分析》引言这篇论文选取了2018年微博 “滴滴温州女孩遇害”事件作为主体，收集相关评

一、基本定义EM算法（又称期望极大算法）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计或极大后验概率估计。EM算法与其说是一种算法，不如说是一种解决问题的思路。EM算法分为两步：①E步（计算期望）：利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；②M步（最大化）：在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。二、EM算法的适用