Estimating the redshift of galaxies from their photometric colors using machine learning methods

Estimación del corrimiento al rojo para galaxias a partir de sus colores fotométricos usando métodos de aprendizaje automático

dc.creatorMeza-Obando, Felipe q
dc.date.accessioned2020-09-25T23:12:52Z
dc.date.accessioned2022-10-19T22:59:30Z
dc.date.available2020-09-25T23:12:52Z
dc.date.available2022-10-19T22:59:30Z
dc.date.created2020-09-25T23:12:52Z
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/2238/12067
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4514086
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5073/4795
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 38-43
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 38-43
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectUniverse
dc.subjectexpansion
dc.subjectredshift
dc.subjectgalaxies svm
dc.subjectdecision trees
dc.subjectada boost
dc.subjectrandom forest
dc.subjectUniverso
dc.subjectexpansión
dc.subjectdesplazamiento al rojo
dc.subjectgalaxias svm
dc.subjectárboles de decisión
dc.subjectbosque al azar
dc.titleEstimating the redshift of galaxies from their photometric colors using machine learning methods
dc.titleEstimación del corrimiento al rojo para galaxias a partir de sus colores fotométricos usando métodos de aprendizaje automático
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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