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Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 399850163 Druckausg.: ‡Statistics, data mining, and machine learning in astronomy
ISBN 978-0-691-15168-7
Name Ivezić, Željko
Connolly, Andrew J.
Name ANZEIGE DER KETTE Connolly, Andrew J.
Name Gray, Alexander
VanderPlas, Jake
T I T E L Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data
Zusatz zum Titel A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data
Verlagsort Princeton
Verlag Princeton University Press
Erscheinungsjahr 2014
2014
Umfang Online-Ressource (559 p)
Reihe Princeton Series in Modern Observational Astronomy
Titelhinweis Druckausg.: ‡Statistics, data mining, and machine learning in astronomy
ISBN ISBN 978-1-4008-4891-1
Klassifikation SCI 004000
SCI004000
SCI004000
006.312
006.312
520.15195
QA76.9.D343 .I384 2014
US 2000
ST 530
Kurzbeschreibung As telescopes, detectors, and computers grow ever more powerful, the volume of data at the disposal of astronomers and astrophysicists will enter the petabyte domain, providing accurate measurements for billions of celestial objects. This book provides a comprehensive and accessible introduction to the cutting-edge statistical methods needed to efficiently analyze complex data sets from astronomical surveys such as the Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System, the Dark Energy Survey, and the upcoming Large Synoptic Survey Telescope. It serves as a practical handbook for graduate s
1. Schlagwortkette Statistik
Data Mining
Maschinelles Lernen
Astronomie
ANZEIGE DER KETTE Statistik -- Data Mining -- Maschinelles Lernen -- Astronomie
SWB-Titel-Idn 447049518
Signatur E-Book De Gruyter
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1515/9781400848911
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Cover
Siehe auch Verlag
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