Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Topological data analysis and machine learning

Leykam Daniel, Angelakis Dimitrios

Πλήρης Εγγραφή


URI: http://purl.tuc.gr/dl/dias/0CBDC945-F21A-4865-8B9D-21638F9F146A
Έτος 2023
Τύπος Ανασκόπηση
Άδεια Χρήσης
Λεπτομέρειες
Βιβλιογραφική Αναφορά D. Leykam and D. G. Angelakis, “Topological data analysis and machine learning,” Adv. Phys.: X, vol. 8, no. 1, Dec. 2023, doi: 10.1080/23746149.2023.2202331. https://doi.org/10.1080/23746149.2023.2202331
Εμφανίζεται στις Συλλογές

Περίληψη

Topological data analysis refers to approaches for systematically and reliably computing abstract ‘shapes’ of complex data sets. There are various applications of topological data analysis in life and data sciences, with growing interest among physicists. We present a concise review of applications of topological data analysis to physics and machine learning problems in physics including the unsupervised detection of phase transitions. We finish with a preview of anticipated directions for future research.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά