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

持久同源示例 持久同源性计算的基本示例。