25、机器学习在职业预测占星与多模态生物识别中的应用

机器学习在职业预测占星与多模态生物识别中的应用

1. 职业预测占星中的分类技术应用

1.1 线性关系与概率计算

在职业预测占星中，我们可以通过分类技术建立预测因子与因变量之间的线性关系。其线性形式可表示为：
[Y = B_0 + B_1x_1 + B_2x_2 + B_3x_3 + \cdots + B_nx_n]
当 (Y = 1) 时，变量间的线性关系为：
[\log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = B_0 + B_1x_1 + B_2x_2]
概率则由以下方程表示：
[P = \frac{(B_0 + B_1x_1)}{1 + e^{(B_0 + B_1X)}}]

1.2 朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯方法的监督分类技术，适合通过检查变量的概率进行预测。“朴素”体现了独立变量的个体属性，而“贝叶斯”则基于定理或规则。在情感分析、垃圾邮件过滤等研究相关应用中，常使用这种分类方法。

假设存在 (n) 个类别：(B_1, B_2, B_3, \cdots, B_n)，若朴素类条件独立，则有：
[P(X|B_i) = \prod_{k = 1}^{n}P(X_k|B_i)]
即：
[P(X|B_i) = P(X_1|B_i) \times P(X_2|B_i) \times \cdots \times P(X_n|B_i)]

1.3 DTNB 分类

DTNB 是一种简单的分类技术，决策表以条件概率的形式呈现。在这种分类中，属性被分为两个不同的不相交集合，一个用于决策表，另一