天文学

这是耶鲁大学天文学系关于天文学中统计、数据挖掘和机器学习的非正式研讨会的材料。如果您正在主持会议，请首先分叉这个存储库并创建一个与您的Github帐户相关联的新存储库。然后，创建一个名为“Session#”的新目录，对应于任何会话。将您的IPython笔记本和必要的数据文件放在那里，并使用git提交这些文件。然后，请求有权访问存储库的人员将其合并，或者您可以通过Github Web界面发出拉取请求。为了快速访问IPython笔记本，请访问YastroML存储库的IPython笔记本查看器页面。

【302A中文学习资料】是为了IBM 302A课程而设计的详尽学习资源，帮助学生和专业人士深入理解和掌握相关IT技术。该课程可能涵盖IBM产品、服务或解决方案的多个主题，强调理论与实践的结合，以提升学员在工作中的应用能力。IBM是全球著名科技巨头，其产品和服务广泛应用于各个行业。学习302A课程，学员将获得IBM技术基础、系统管理与运维、云计算与大数据、数据库管理、软件开发与集成、企业解决方案、项目管理与最佳实践等核心知识。课程结构涵盖内容概要、课后习题、案例分析及实验指导，建议按照讲义逐步学习。

Matlab在学术界的应用越来越广泛，其在论文研究中发挥着重要作用。这些资源不仅帮助学生深入学习，还为研究人员提供了宝贵的参考资料。

MongoDB 的中文学习手册挺全面的，适合刚入门或者有一定基础的开发者。你可以从基本概念开始，比如什么是MongoDB，它是怎么海量数据的。说到特性，它支持模式自由，能存储各种文档格式，操作也蛮方便。比如，存储图像、音频这些大文件时，GridFS模块就好用。数据库支持的操作也是挺，CRUD（增、查、改、删）都能轻松实现。再加上它的索引和分片技术，能应对大规模数据。如果你想搭建一个高性能、高可用的数据库环境，主从复制和分片技术也是实用的。整体来说，MongoDB 的中文学习手册覆盖了常见的开发场景和高级功能，值得一看！

功能齐全的 SPSS 学习教程，适合想系统掌握统计的你。内置不少实用工具，比如各种统计方法、图形、还有数据清洗整理，功能蛮全的。尤其表格功能做得挺灵活，做报告时能省不少事。教程是中文版的，上手快，配合一些图形界面操作，基本不用敲命令，效率还挺高。 整理数据时经常要先缺失值、分类变量这些，教程里都有例子，照着来就行。像你要跑回归、因子、聚类模型这些常用，里面的案例基本都覆盖了，而且讲得还挺通俗的。界面操作逻辑也清楚，点一点、选一选，快就能跑出结果。 如果你平时研究用得比较多，建议收藏一下这个教程，平时查个用法或者找点参考图都挺方便。要是你已经在用 SPSS 了，建议顺手把相关资料也看看，像《统计

大数据应用实例 体育竞赛: 美国NBA的29个球队中，有25个球队利用IBM分析机构的数据挖掘工具，通过分析对手数据（盖帽、助攻、犯规等），获得比赛对抗优势。 天文学: JPL实验室和Palomar天文台借助数据挖掘工具，发现了22颗新的恒星。 网上冲浪: 将数据挖掘算法应用于网络访问日志，可以从市场相关网页中发现消费者的偏爱和行为，分析网络营销的有效性，改善网站组织，推动WEB挖掘研究发展。

MATLAB的全英文学习指南，为读者提供实用的学习资源。

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天池的天文数据挖掘比赛，专注做天体光谱分类的事儿，挺适合想练练机器学习实战的你。数据是来自郭守敬望远镜，也就是 LAMOST，观测精度高、数据量大，不用自己采集就能开干，省了不少事。 光谱数据的其实还挺有挑战的，不是那种喂个模型就完事的活。你得动脑子噪声、缺失值，还有一堆波段特征，搞得像在解谜。好在题目背景讲得还挺清楚，配套资料也比较全。 适合用深度学习玩一玩，比如用1D CNN或者transformer搞个光谱分类模型。想快点出结果，也可以先撸个LightGBM试水，效果也不赖。 比赛用的数据体量不小，训练集数据一跑起来就是好几万条。建议你本地先搞个样本集调通流程，上服务器跑全量，效率会高不