Identifying new X-ray binary candidates in M31 using random forest classification

ABSTRACT Identifying X-ray binary (XRB) candidates in nearby galaxies requires distinguishing them from possible contaminants including foreground stars and background active galactic nuclei. This work investigates the use of supervised machine learning algorithms to identify high-probability XRB ca...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Monthly notices of the Royal Astronomical Society 2020-03, Vol.492 (4), p.5075-5088
Hauptverfasser:	Arnason, R M, Barmby, P, Vulic, N
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Online-Zugang:	Volltext bestellen
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!