淺嚐LHCb數據分析的滋味 Play around the LHCb Data on Kaggle with SK-Learn and MatPlotLib

位於瑞法邊境的歐洲粒子研究機構CERN，除了是WWW的發源地，也是現今粒子物理研究的前沿，LHC實驗的所在地。隨著2012年希格司粒子的發現，成就了2013年的諾貝爾物理學獎，其背後支撐的其實是龐大的巨量數據處理與分析。繼Atlas實驗在Kaggle平台以模擬數據公開徵求分析高手來挑戰外，LHCb實驗也在先前提供了一部份的真實實驗數據，讓非相關研究人員也可以嘗試尋找可能的新物理。最新的熱門話題，更是數週前LHCb實驗發表了五個前所未見的新複合粒子態。 本講題以LHCb的Kaggle挑戰所提供的實驗數據，使用python的sk-learn套件中幾個常用的機器學習演算法，來進行多維特徵的資料分析。同時探討在實際從事分析時，所需要注意的一些要點。並且示範使用matplotlib來將數據中的一些特徵，以及機器學習的輸出，進行視覺化的過程。