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...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Format: | Llibre |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
Princeton, EUA :
Princeton University
2020, c2020
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| Col·lecció: | (Princeton Series in Modern Observational Astronomy)
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | Ver documento en línea |
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MARC
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| 245 | 1 | 0 | |a Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy : |b A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data / |c Z. Ivezić... [et al.]. |
| 264 | 4 | |a Princeton, EUA : |b Princeton University |c 2020, c2020 | |
| 264 | 2 | |a Berlín, Alemania : |b De Gruyter Brill [distribución], |c 2026 | |
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| 520 | |a 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. | ||
| 521 | |a De Gruyter Brill 2026 EEnlace Departamento de Matemáticas y Física | ||
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