Advances in Machine Learning and Data Mining for Astronomy documents numerous successful collaborations among computer scientists, statisticians, and astronomers who illustrate the application of state-of-the-art machine learning and data mining techniques in astronomy. Due to the massive amount and complexity of data in most scientific disciplines, the material discussed in this text transcends traditional boundaries between various areas in the sciences and computer science.

The book’s introductory part provides context to issues in the astronomical sciences that are also important to health, social, and physical sciences, particularly probabilistic and statistical aspects of classification and cluster analysis. The next part describes a number of astrophysics case studies that leverage a range of machine learning and data mining technologies. In the last part, developers of algorithms and practitioners of machine learning and data mining show how these tools and techniques are used in astronomical applications.

With contributions from leading astronomers and computer scientists, this book is a practical guide to many of the most important developments in machine learning, data mining, and statistics. It explores how these advances can solve current and future problems in astronomy and looks at how they could lead to the creation of entirely new algorithms within the data mining community.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Michael J. Way, PhD, is a research scientist at the NASA Goddard Institute for Space Studies in New York and the NASA Ames Research Center in California. He is also an adjunct professor in the Department of Physics and Astronomy at Hunter College. His research focuses on understanding the multiscale structure of our universe, modeling the atmospheres of exoplanets, and applying kernel methods to new areas in astronomy.

Jeffrey D. Scargle, PhD, is an astrophysicist in the Space Science and Astrobiology Division of the NASA Ames Research Center. His main interests encompass the variability of astronomical objects, including the Sun, sources in the Galaxy, and active galactic nuclei; cosmology; plasma astrophysics; planetary detection; and data analysis and statistical methods.

Kamal M. Ali, PhD, is a research scientist in machine learning and data mining. He has a consulting practice and is cofounder of the start-up Metric Avenue. He has carried out research at IBM Almaden, Stanford University, Vividence, Yahoo, and TiVo, where he worked on the Tivo Collaborative Filtering Engine. His current research focuses on combining machine learning in conditional random fields with linguistically rich features to make machines better at reading web pages.

Ashok N. Srivastava, PhD, is the principal scientist for Data Mining and Systems Health Management and leader of the Intelligent Data Understanding group at NASA Ames Research Center. His research includes the development of data mining algorithms for anomaly detection in massive data streams, kernel methods in machine learning, and text mining algorithms.

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Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet. Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Books Puddle, 244 Madison Ave, Suite # 405, 10016, New York, New York, U.S.A., +1 7183015977, zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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