Statistics, Data Mining, and Machine Learning in – A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Updated Edition

Autor Alexander Gray

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in – A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Updated Edition - Alexander Gray Nedostupné

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in – A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Updated Edition

Autor Alexander Gray

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( pevná vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Jíst, či nejíst - To je, oč tu běží

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 1999 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Jíst, či nejíst - To je, oč tu běží

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy is the essential introduction to the statistical methods needed to analyze complex data sets from astronomical surveys such as the Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System, the Dark Energy Survey, and the Large Synoptic Survey Telescope. Now fully updated, it presents a… Přejít na celý popis

Lucie Bechynková / Tajnej Dvacet let u policie, nejzávažnější případy a mafie, která ho chtěla zabít. Bývalý kriminalista v rozhovoru s Lucií Bechynkovou vzpomíná na práci v ulicích i zákulisí policie 90. let. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy is the essential introduction to the statistical methods needed to analyze complex data sets from astronomical surveys such as the Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System, the Dark Energy Survey, and the Large Synoptic Survey Telescope. Now fully updated, it presents a wealth of practical analysis problems, evaluates the techniques for solving them, and explains how to use various approaches for different types and sizes of data sets. Python code and sample data sets are provided for all applications described in the book. The supporting data sets have been carefully selected from contemporary astronomical surveys 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, engage with the different methods, and adapt them to their own fields of interest. An accessible textbook for students and an indispensable reference for researchers, this updated edition features new sections on deep learning methods, hierarchical Bayes modeling, and approximate Bayesian computation. The chapters have been revised throughout and the astroML code has been brought completely up to date. Fully revised and expandedDescribes the most useful statistical and data-mining methods for extracting knowledge from huge and complex astronomical data setsFeatures real-world data sets from astronomical surveysUses a freely available Python codebase throughoutIdeal for graduate students, advanced undergraduates, and working astronomers

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Science
Témata
Nakladatel
Princeton University Press
Rozměr
186 x 258 x 40
jazyk
angličtina
Vazba
pevná vazba
Hmotnost
1324 g
isbn
978-0-691-19830-9
Počet stran
560
datum vydání
3.12.2019
ean
9780691198309

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost