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Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data (Princeton Series in Modern Observational Astronomy) (Englisch) Gebundene Ausgabe – 18. Februar 2014


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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"Ivezic and colleagues at the University of Washington and the Georgia Institute of Technology have written a comprehensive, accessible, well-thought-out introduction to the new and burgeoning field of astrostatistics. . . . The authors provide another valuable service by discussing how to access data from key astronomical research programs."--"Choice"

Winner of the 2016 IAA Outstanding Publication Award, International Astrostatistics Association

Buchrückseite

"This comprehensive book is surely going to be regarded as one of the foremost texts in the new discipline of astrostatistics."--Joseph M. Hilbe, president of the International Astrostatistics Association

"In the era of data-driven science, many students and researchers have faced a barrier to entry. Until now, they have lacked an effective tutorial introduction to the array of tools and code for data mining and statistical analysis. The comprehensive overview of techniques provided in this book, accompanied by a Python toolbox, free readers to explore and analyze the data rather than reinvent the wheel."--Tony Tyson, University of California, Davis

"The authors are leading experts in the field who have utilized the techniques described here in their own very successful research. "Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy" is a book that will become a key resource for the astronomy community."--Robert J. Hanisch, Space Telescope Science Institute

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Amazon.com: 4.0 von 5 Sternen 4 Rezensionen
12 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
2.0 von 5 Sternen Not a Computational Astronomy hands on manual 18. Januar 2015
Von George J. Lees Jr. - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe
I am pretty disappointed with this book because i assumed that it was going to walk you through actually doing stats and ML on astronomical data sets. However, all of the codes in the book just show you how to use the astroML functions without using them on actually data sets. Instead the authors just make random variables then throw them into the functions... I would have much more appreciated the steps:
1. Show and explain an astronomical dataset
2. Do stats and ML on those datasets with a full explanation
3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen real-world advice -- you'll find it here 2. Juni 2016
Von John Smallberries - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe
Something that sets this book apart is how different numerical approaches to the same problem are compared. It's often true that you have several methods to choose from, and the best choice depends on the character of your data or expected solution or computational resources. This book does a great job of summarizing tradeoffs in such decisions, and gives insight into making appropriate choices.
1 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen An excellent coverage of several methods and techniques used in astrophysics 16. März 2015
Von Carl Rodriguez - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe Verifizierter Kauf
An excellent coverage of several methods and techniques used in astrophysics. I wish I'd had this book earlier in my graduate career.
2 von 17 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen Which version of Python is this written for? 12. März 2014
Von Dale Frakes - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Gebundene Ausgabe
I can't find an "ask a question" link like other products on Amazon. I read one of the author's blog posts on frequentist vs bayesian statistics and came here that way.

This book looks interesting, but can anyone say what version of Python the code in the book is written for?
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