Estadísticas de la Minería de Datos y Aprendizaje automático en la Astronomía: Una Práctica de Python Guía para el Análisis de los Datos de la Encuesta

Como telescopios, detectores y equipos cada vez más potentes, el volumen de datos a disposición de los astrónomos y los astrofísicos entrará en el petabyte de dominio, proporcionando las medidas precisas para miles de millones de objetos celestes. Este libro ofrece una completa y accesible introducción a la vanguardia de los métodos estadísticos necesarios de manera eficiente analizar conjuntos de datos complejos a partir de los descubrimientos astronómicos, tales como el Panoramic Survey Telescope y Sistema de Respuesta Rápida, la Energía Oscura de la Encuesta, y el próximo Gran Sinópticos Survey Telescope. Sirve como un manual práctico para los estudiantes de posgrado y avanzado para estudiantes de pregrado en física y astronomía, y como una referencia indispensable para los investigadores.

"Estadísticas, la Minería de Datos y Aprendizaje automático en la Astronomía" presenta una gran cantidad de prácticas de análisis de problemas, evaluación de técnicas para la resolución de ellos, y explica cómo utilizar los diferentes enfoques para diferentes tipos y tamaños de conjuntos de datos. Para todas las aplicaciones que se describen en el libro, el código de Python y conjuntos de datos de ejemplo se proporcionan. El apoyo de los conjuntos de datos han sido cuidadosamente seleccionados de la contemporánea astronómico encuestas (por ejemplo, el Sloan Digital Sky Survey) y son fáciles de descargar y de usar. El acompañamiento de código de Python está disponible al público, bien documentado, y de la siguiente manera uniforme las normas de codificación. Juntos, los conjuntos de datos y código de permitir a los lectores a reproducir todas las cifras y ejemplos, evaluar los métodos, y adaptarlos a sus propios campos de interés.
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Utiliza una libre disposición de Python base de todo
Ideal para estudiantes y de trabajo de los astrónomos