日月天文

在MATLAB开发中，SunMoonRiseSet 是一个用于计算日月初落和暮色的工具。此工具可以帮助用户获得每天的日出、日落、月升、月落时间，并计算出暮色时段，提供精确的天文数据。使用此工具，您可以根据地理位置和日期进行精确计算，了解天体的运动规律，分析日夜变化及天象活动，进行天文观测、摄影等应用。功能包括： 计算日出和日落时间 计算月升和月落时间 提供暮色时间的起止 此工具在科学研究、天文爱好者及环境监测等领域中都有广泛应用。

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。

综述了南北朝时期的天象记录文献，对当时的日食和月食记录进行了全面搜集、勘误和统计分析。研究发现，南朝记录的日食准确率达40%，共25条记录；月食准确率为14%，共23条记录。北朝记录的日食准确率为65%，共51条记录；月食准确率为29%，共56条记录。

主要包括fits_write，一个补充MATLAB内置fits读取器的FITS编写器。此外还提供其他便利功能，帮助处理拟合文件。

朴素贝叶斯算法案例：生日月份预测 为了阐释朴素贝叶斯算法的应用，我们以生日月份预测为例进行说明。 假设我们分别从北半球和南半球收集了100个人的生日月份数据。 北半球样本： 1月到12月出生人数分布：3, 4, 5, 7, 10, 13, 14, 15, 12, 8, 5, 4 对应月份出生率：0.03, 0.04, 0.05, 0.07, 0.10, 0.13, 0.14, 0.15, 0.12, 0.08, 0.05, 0.04 南半球样本： 1月到12月出生人数分布：15, 12, 9, 6, 4, 3, 4, 5, 7, 9, 12, 14 对应月份出生率：0.15, 0.12,

在数学建模学习笔记【集训十天】之第一天中，我们开始掌握基本的数学建模技巧和数据处理方式。此篇文章重点在于如何将文本读入文件并进行基础处理。这对于数学建模过程中的数据预处理非常重要，为后续的分析奠定了基础。文章读入文件步骤包含数据导入、格式整理以及数据预览等操作，让我们对处理数据的基本方式有了深入了解。

Matlab开发-Atomicreminder，更新以使用美国海军天文台的原子钟作为提醒参考。

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。