We introduce giotto-tda, a Python library that integrates high-performance topological data analysis with machine learning via a scikit-learn-compatible API and state-of-the-art C++ implementations. The library's ability to handle various types of data is rooted in a wide range of preprocessing techniques, and its strong focus on data exploration and interpretability is aided by an intuitive plotting API. Source code, binaries, examples, and documentation can be found at https://github.com/giotto-ai/giotto-tda.


翻译:我们引入了Giotto-tda(一个将高性能地形数据分析与机器学习相结合的Python图书馆),该图书馆通过Scikit-learn兼容的API和最先进的C+++(实施)系统将高性能地形数据分析与机器学习结合起来。 该图书馆处理各种类型数据的能力植根于广泛的预处理技术,其大力关注数据探索和可解释性得到直观的图解 API的帮助。 源代码、二进制、示例和文件可见https://github.com/giotto-ai/giotto-tda。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月24日
【课程】纽约大学 DS-GA 1003 Machine Learning
专知会员服务
44+阅读 · 2019年10月29日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月29日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Deep Learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月28日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
6+阅读 · 2017年7月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月29日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Deep Learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月28日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
6+阅读 · 2017年7月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员