使用拓扑数据分析进行机器学习的工具箱。
giotto-tda-nightl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。它是Giotto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
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