TutorialTopologicalDataAnalysis:拓扑数据分析教程

时间:2024-05-30 16:04:51
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文件名称:TutorialTopologicalDataAnalysis:拓扑数据分析教程

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更新时间:2024-05-30 16:04:51

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拓扑数据分析教程 KAJI静夫撰写 这本Jupyter笔记书是为以下在线活动准备的:2020年6月18日至19日举行的 。 主要例子 单击在Google Colaboratory中打开Jupyter笔记本。 这包括 使用持久同源性从各种类型的数据(点云,图形,图像,体积,时间序列)中提取特征 使用拓扑特征进行回归/分类 降维保留拓扑特征 可视化揭示数据的形状 深度学习X TDA 展示如何将深度学习和持久同源性相结合。 NLP示例(矢量化和可视化) 作为自然语言处理的一个例子,我们看一下arXiv上的数学论文。 本示例仅在本地运行,而不在Google Colab上运行。 我没有认真调整参数,但是我希望这个示例可以作为更严肃的NLP应用程序的起点。 如果您没有gensim和nltk,请安装它们 conda install gensim nltk pip install kma


【文件预览】:
TutorialTopologicalDataAnalysis-master
----README.md(2KB)
----arxiv_mapper.html(3.56MB)
----metha2df.py(6KB)
----TopologicalDataAnalysisWithPython.ipynb(2.17MB)

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