Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy -
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EDITION 2014, , très bon état. . 8-65530093 - Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Alexander Gray, Andrew J. connolly, Jacob T. vanderplas, Željko Ivezi, Princeton Unive... Voir plus
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Avis sur Statistics, Data Mining, And Machine Learning In Astronomy de Collectif Format Relié - Livres
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Présentation Statistics, Data Mining, And Machine Learning In Astronomy de Collectif Format Relié
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Résumé :
Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy presents a wealth of practical analysis problems, evaluates techniques for solving them, and explains how to use various approaches for different types and sizes of data sets. For all applications described in the book, Python code and example data sets are provided. The supporting data sets have been carefully selected from contemporary astronomical surveys (for example, the Sloan Digital Sky Survey) and are easy to download and use. The accompanying Python code is publicly available, well documented, and follows uniform coding standards. Together, the data sets and code enable readers to reproduce all the figures and examples, evaluate the methods, and adapt them to their own fields of interest.
Biographie:
Zeljko Ivezic is professor of astronomy at the University of Washington. Andrew J. Connolly is professor of astronomy at the University of Washington. Jacob T. VanderPlas is an NSF postdoctoral research fellow in astronomy and computer science at the University of Washington. Alexander Gray is professor of computer science at Georgia Institute of Technology.
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