天体物理学动手机器学习教程 本教程为天体物理学家演示了一些简单的机器学习和深度学习用例。 它是在2020年11月的研讨会上首次展示的。 第1部分展示了如何使用scikit-learn在表格数据上训练浅层统计模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林，以根据其物理属性（温度/半径/发光度）对星型进行分类。 第2部分演示了如何使用非结构化数据（例如图像）。 它通过深层卷积网络从手工制作的特征（渐变的直方图）逐渐变为学习的特征。 第3部分给出了使用诸如2D空间中的聚类，图像检索，对预训练网络进行微