Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy : A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data /
Contiene: Parte I. Introducción: 1) Acerca del libro y el material de apoyo; 2) Cálculos rápidos con conjuntos de datos masivos; Parte II. Marcos estadísticos y análisis exploratorio de datos: 3) Probabilidad y distribuciones estadísticas; 4) Inferencia estadística clásica; 5) Inferencia estadística...
Kaydedildi:
| Yazar: | |
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| Materyal Türü: | Kitap |
| Dil: | İngilizce |
| Baskı/Yayın Bilgisi: |
Princeton, EUA :
Princeton University
2020, c2020
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| Seri Bilgileri: | (Princeton Series in Modern Observational Astronomy)
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| Konular: | |
| Online Erişim: | Ver documento en línea |
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| Özet: | Contiene: Parte I. Introducción: 1) Acerca del libro y el material de apoyo; 2) Cálculos rápidos con conjuntos de datos masivos; Parte II. Marcos estadísticos y análisis exploratorio de datos: 3) Probabilidad y distribuciones estadísticas; 4) Inferencia estadística clásica; 5) Inferencia estadística bayesiana; Parte III. Minería de datos y aprendizaje automático: 6) Buscando estructura para datos puntuales; 7) Dimensionalidad y su reducción; 8) Regresión y ajuste de modelos; 9) Clasificación; 10) Análisis de series de tiempo; Apéndices: A) Introducción al cálculo científico con Python; B) AstroML: aprendizaje automático para astronomía; C) Mediciones del flujo astronómico y magnitudes; D) Consulta SQL para descargar datos del SDSS; E) Aproximación ala transformada de Fourier con FFT. |
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| Fiziksel Özellikler: | 1 libro electrónico en línea (X, 537 p.) 1 recurso en línea |
| İzleyiciler: | De Gruyter Brill 2026 EEnlace Departamento de Matemáticas y Física |
| ISBN: | 9780691197050 |
| DOI: | 10.1515/9780691197050 |
| Erişim: | Licencias ilimitadas |