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Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy (eBook)

A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Updated Edition
eBook Download: PDF
2019
552 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-0-691-19705-0 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy - Željko Ivezić, Andrew J. Connolly, Jacob T. VanderPlas, Alexander Gray
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Erscheint lt. Verlag 3.12.2019
Reihe/Serie Princeton Series in Modern Observational Astronomy
Princeton Series in Modern Observational Astronomy
Zusatzinfo 12 color + 187 b/w illus. 13 tables
Sprache englisch
Themenwelt Naturwissenschaften
Schlagworte Accuracy and precision • algorithm • arithmetic coding • Astroinformatics • Astronomical survey • Astronomy • Astropy • Asymptotic theory (statistics) • autoencoder • Bayesian • Bayesian inference • Bayesian Statistics • Boosting (machine learning) • central limit theorem • cluster analysis • combinatorial optimization • Computation • Computational Statistics • Convex Optimization • Convolution Theorem • Correlation function • Cosmic distance ladder • Cosmic microwave background • Cross-validation (statistics) • curve fitting • data set • Density Estimation • Dimension • Eigenvalues and Eigenvectors • estimation • Estimation theory • Estimator • expectation–maximization algorithm • Expectation value (quantum mechanics) • fourier analysis • Fourier transform • Fundamental plane (elliptical galaxies) • histogram • Hyperbolic function • Hyperparameter • Interferometry • Kernel Density Estimation • kernel regression • Lasso (statistics) • Likelihood Function • linear regression • Luminosity function (astronomy) • machine learning • Markov Chain Monte Carlo • Mathematical Optimization • Measurement • Mixture model • Model Selection • Monte Carlo Method • Nonparametric Statistics • Normal distribution • Notation in probability and statistics • observational astronomy • Observational error • Online machine learning • optimization problem • Orbital Resonance • Parameter (computer programming) • parametric model • parametric statistics • Photon Counting • Principal Component Analysis • Prior probability • Probability • Probability Distribution • Proportionality (mathematics) • Pseudorandom number generator • Quantity • random number generation • Random Variable • Recursion (computer science) • Regularization (mathematics) • Resampling (statistics) • result • Sample space • Sampling (Statistics) • scientific notation • Set (mathematics) • Sloan Digital Sky Survey • Sobolev Space • Space Telescope Science Institute • Spline (mathematics) • Statistic • Statistical hypothesis testing • Statistical Inference • Stochastic Programming • Tests of general relativity • Time Series • two-dimensional space • Uncertainty • Variable (computer science) • Variable (mathematics) • Variance • Variational method (quantum mechanics) • Vectorization (mathematics)
ISBN-10 0-691-19705-9 / 0691197059
ISBN-13 978-0-691-19705-0 / 9780691197050
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