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...

Ful tanımlama

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Detaylı Bibliyografya
Yazar: Ivezić, Željko (autor)
Materyal Türü: Kitap
Dil:İngilizce
Baskı/Yayın Bilgisi: Princeton, EUA : Princeton University 2020, c2020
Seri Bilgileri:(Princeton Series in Modern Observational Astronomy)
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Diğer Bilgiler
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.
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