Katalog Kaydı: Tıklayınız
Teleskoplar, dedektörler ve bilgisayarlar daha da güçlendikçe, astronomların ve astrofizikçilerin elindeki veri hacmi petabyte alanına girecek ve milyarlarca gök cismi için doğru ölçümler sağlayacaktır. Bu kitap, Panoramik Araştırma Teleskobu ve Hızlı Yanıt Sistemi, Karanlık Enerji Araştırması ve yaklaşmakta olan Büyük Sinoptik Araştırma Teleskobu gibi astronomik araştırmalardan elde edilen karmaşık veri setlerini verimli bir şekilde analiz etmek için gereken en son istatistiksel yöntemlere kapsamlı ve erişilebilir bir giriş sunmaktadır. Fizik ve astronomi alanında lisansüstü ve ileri düzey lisans öğrencileri için pratik bir el kitabı ve araştırmacılar için vazgeçilmez bir referans olarak hizmet vermektedir. Bu yeni baskıdaki güncellemeler arasında “kod çürüklerinin” düzeltilmesi, hataların düzeltilmesi ve bazı yeni bölümlerin eklenmesi yer almaktadır. Yeni bölümler özellikle derin öğrenme yöntemleri, hiyerarşik Bayes modellemesi ve yaklaşık Bayes hesaplaması üzerine yeni materyaller içermektedir. Astronomide İstatistik, Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, çok sayıda pratik analiz problemi sunmakta, bunları çözmeye yönelik teknikleri değerlendirmekte ve farklı tür ve büyüklükteki veri setleri için çeşitli yaklaşımların nasıl kullanılacağını açıklamaktadır. Kitapta açıklanan tüm uygulamalar için Python kodu ve örnek veri setleri sağlanmıştır. Destekleyici veri setleri çağdaş astronomik araştırmalardan (örneğin, Sloan Digital Sky Survey) özenle seçilmiştir ve indirilmesi ve kullanılması kolaydır. Eşlik eden Python kodu kamuya açıktır, iyi belgelenmiştir ve tek tip kodlama standartlarını takip etmektedir. Veri setleri ve kod birlikte, okuyucuların tüm şekil ve örnekleri yeniden üretebilmelerini, yöntemleri değerlendirebilmelerini ve kendi ilgi alanlarına uyarlayabilmelerini sağlamaktadır