PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Princeton University Press eBooks· 2014· Kitap bölümü

İstatistik, Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Astronomide

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy

Željko Ivezić, Andrew J. Connolly, Jacob T VanderPlas, Alexander Gray

Kısa özet

Bu kitap, modern gözlemlerden elde edilen petabayt ölçekli astronomik verileri analiz etmek için en son istatistiksel yöntemleri tanıtır ve lisansüstü öğrencileri ile araştırmacılar için pratik Python kodları ve örnek veri kümeleri sunar.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Petabayt ölçekli astronomik verileri analiz etmek için istatistiksel yöntemleri tanıtır.
  • Büyük astronomik gözlemler için veri analiz tekniklerini kapsar (örn. Pan-STARRS, DES, LSST).
  • Güncel gözlemlerden (örn. SDSS) pratik Python kodları ve örnek veri kümeleri sağlar.
  • Okuyucuların şekilleri tekrarlamasına, yöntemleri değerlendirmesine ve kendi araştırmalarına uyarlamasına olanak tanır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

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 students and advanced undergraduates in physics and astronomy, and as an indispensable reference for researchers. The book 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.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Princeton University Press eBooks, 2014 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Enstrümantasyon

InstrumentationPhysics and Astronomy