天文数据
当前话题为您枚举了最新的 天文数据。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
大数据应用：从体育到天文，再到网络
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。
Memcached
3
2024-05-12
mfits MATLAB中处理天文拟合文件的简便包
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。
Matlab
2
2024-07-23
数学建模学习笔记集训第一天文章读入文件
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。
数据挖掘
0
2024-10-25
使用美国海军天文台原子钟作为参考的Matlab开发-Atomicreminder
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。
Matlab
0
2024-08-26
YastroML 耶鲁大学天文学系的统计与机器学习研讨会材料
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。
数据挖掘
4
2024-07-18
大数据数据提取
此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。
算法与数据结构
2
2024-05-15
数据架构：数据仓库与数据挖掘
数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。
数据挖掘
3
2024-05-28
大数据与数据挖掘
深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。
数据挖掘
6
2024-04-30
数据分析数据集
使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。
算法与数据结构
7
2024-05-01
数据挖掘：探索数据宝藏
这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。
数据挖掘
8
2024-05-14