使用拓扑数据分析进行机器学习的工具箱。
giotto-tda的Python项目详细描述
giotto-tda是一个基于Python构建的高性能拓扑机器学习工具箱 scikit-learn，并在gnuagplv3许可证下分发。{a7}是它的一部分 开源项目家族。在
genesis项目
giotto-tda是L2F SA之间合作的结果， 在EPFL的Laboratory for Topology and Neuroscience， 还有黑鬼-VD的Institute of Reconfigurable & Embedded Digital Systems (REDS)。在
文档
请访问https://giotto-ai.github.io/gtda-docs并导航到您感兴趣的版本。在
安装
依赖性
giotto-tda的最新稳定版本需要：
- Python（>；=3.6）
- 数量（>；=1.19.1）
- 压缩（>；=1.5.0）
- 作业库（>；=0.16.0）
- scikit学习（>；=0.23.1）
- pyflagser（>；=0.4.1）
- python igraph（>；=0.8.2）
- 绘图（>；=4.8.2）
- ipywidgets（>；=7.5.1）
要运行这些示例，需要jupyter。在
用户安装
安装giotto-tda的最简单方法是使用pip
python -m pip install -U giotto-tda
如果需要，这也将自动安装上述所有依赖项。注：我们建议 将pip升级到最新版本，因为在非常旧的版本上可能会失败。在
预发布，包含最近添加的特性的试验性构建，和/或 可以通过运行
^{pr2}$giotto-tda-nightly和开发人员安装之间的主要区别（请参阅小节 关于贡献，下面）是前者是与预先编译的轮子（类似于稳定 释放），因此不需要任何C++依赖关系。因为主库模块在中被称为gtda 不应在中安装稳定版本和夜间版本giotto-tda和giotto-tda-nightly 同样的环境。在
显影剂安装
请咨询dedicated page 有关如何从不同平台的源代码构建giotto-tda的详细说明。在
贡献
我们欢迎所有经验水平的新贡献者。乔托 社区目标是帮助、欢迎和有效。了解更多 为giotto-tda捐款，请咨询the relevant page。在
测试
安装后，可以从外部启动测试套件 源目录
pytest gtda
重要链接
引用giotto tda
如果您在科学出版物中使用giotto-tda，请引用以下论文：
giotto-tda: A Topological Data Analysis Toolkit for Machine Learning and Data Exploration, Tauzin et al, arXiv:2004.02551, 2020.
您可以使用以下BibTeX条目：
@misc{tauzin2020giottotda,
title={giotto-tda: A Topological Data Analysis Toolkit for Machine Learning and Data Exploration},
author={Guillaume Tauzin and Umberto Lupo and Lewis Tunstall and Julian Burella Pérez and Matteo Caorsi and Anibal Medina-Mardones and Alberto Dassatti and Kathryn Hess},
year={2020},
eprint={2004.02551},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
社区
giotto ai Slack工作区：https://slack.giotto.ai/
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
