Topological Data Analysis
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
Direzione di ricerca
La issue non indica file, test o punti di ingresso. Inizia esaminando il repository Python per individuare i punti di ingresso per l’analisi delle serie temporali e l’analisi delle correlazioni, quindi esamina i requisiti di TDA e dei diagrammi di persistenza. Done non è definito; l’ambito e i criteri di validazione devono essere concordati prima dell’implementazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
An issue that's been raised at prior lab meetings is that correlation matrices (and higher order correlation matrices) fundamentally characterize pairs of interactions (or pairs of pairs of interactions, etc.)
Topological Data Analysis (TDA) may be a principled way of formally looking at triplet, quadruplet, etc. interactions. The fundamental characterization of patterns of interactions is the persistence diagram, which reflects how units interact on different scales (e.g. 1, 2, 3, 4, etc. interacting units).
We could use TDA to create persistence diagrams for each "level" at each moment, and that may provide insights into these multi-feature (beyond pair) interactions over time.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 41
- Fork
- 12
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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