使用拓扑数据分析进行机器学习的工具箱。
项目描述
乔托-达
giotto-tda是一个高性能的 Python 拓扑机器学习工具箱，建立在 scikit-learn之上，并在 GNU AGPLv3 许可下分发。它是Giotto 开源项目家族的一部分。
项目起源
giotto-tda是L2F SA、EPFL的拓扑和神经科学实验室以及HEIG-VD的可重构和嵌入式数字系统研究所 (REDS)合作的结果。
执照
文档
请访问https://giotto-ai.github.io/gtda-docs并导航到您感兴趣的版本。
安装
依赖项
最新的稳定版giotto-tda需要：
Python (>= 3.7)
NumPy (>= 1.19.1)
SciPy (>= 1.5.0)
作业库 (>= 0.16.0)
scikit-learn (>= 0.23.1)
pyflagser (>= 0.4.3)
python-igraph (>= 0.8.2)
情节（> = 4.8.2）
ipywidgets (>= 7.5.1)
要运行示例，需要 jupyter。
用户安装
安装giotto-tda最简单的方法是使用pip
python -m pip install -U giotto-tda
如有必要，这还将自动安装上述所有依赖项。注意：我们建议将pip升级到最新版本，因为上述方法在非常旧的版本上可能会失败。
可以通过运行安装包含最近添加的功能和/或错误修复的预发布版本、实验版本
python -m pip install -U giotto-tda-nightly
giotto-tda-nightly和开发者安装之间的主要区别（参见下面的贡献部分）是前者附带预编译的轮子（类似于稳定版本），因此不需要任何 C++ 依赖项。由于主库模块在 stable 和 nightly 版本中都称为gtda ，因此不应将giotto-tda和giotto-tda-nightly安装在同一环境中。
开发者安装
有关如何从不同平台的源代码构建giotto-tda的详细说明，请参阅专用页面。
贡献
我们欢迎所有经验水平的新贡献者。Giotto 社区的目标是乐于助人、热情好客和有效。要了解更多关于为giotto-tda做出贡献的信息，请查阅相关页面。
测试
开发人员安装后，您可以从源目录之外启动测试套件
pytest gtda
重要链接
引用 giotto-tda
如果您在科学出版物中使用giotto-tda，我们将感谢您引用以下论文：
giotto-tda：用于机器学习和数据探索的拓扑数据分析工具包，Tauzin等人，J. Mach。学。水库。22.39（2021）：1-6。
您可以使用以下 BibTeX 条目：
@article{giotto-tda,
author = <s>{Guillaume Tauzin and Umberto Lupo and Lewis Tunstall and Julian Burella P\'{e}rez and Matteo Caorsi and Anibal M. Medina-Mardones and Alberto Dassatti and Kathryn Hess}</s>,
title = <s>{giotto-tda: A Topological Data Analysis Toolkit for Machine Learning and Data Exploration}</s>,
journal = <s>{Journal of Machine Learning Research}</s>,
year = <s>{2021}</s>,
volume = <s>{22}</s>,
number = <s>{39}</s>,
pages = <s>{1-6}</s>,
url = <s>{http://jmlr.org/papers/v22/20-325.html}</s>
}社区
giotto-ai Slack 工作区：https ://slack.giotto.ai/
