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KMapper_Law_Analysis: 利用Mapper算法和拓扑数据分析韩国法律数据

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简介:
KMapper_Law_Analysis是一项研究项目,运用Mapper算法及拓扑数据分析技术深入探索与解析韩国法律法规体系,揭示其内在结构与复杂关系。 kmapper_law_analysis 使用拓扑数据分析和Mapper算法进行韩国法律数据分析的安装与执行需要以下先决条件: - Python(版本 >= 3.6) - NumPy - Scikit学习 - openpyxl 1. 克隆代码仓库: ``` git clone https://github.com/zeebraa00/kmapper_law_analysis.git ``` 2. 安装所需软件包: ``` pip install numpy pip install -U scikit-learn pip install openpyxl ``` 3. 制作数据的自定义距离矩阵:运行以下命令启动距离矩阵制作过程。我们专注于法律之间的参照关系,因此将所有法则间的初始距离设为1。 ``` python make_metric.py ``` 在扫描朝鲜语先例时,可以缩短同一先例中使用的法律之间的距离。完成的距离矩阵将以二进制文件形式保存(路径:law_data/cus)。

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  • KMapper_Law_Analysis: Mapper
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    KMapper_Law_Analysis是一项研究项目,运用Mapper算法及拓扑数据分析技术深入探索与解析韩国法律法规体系,揭示其内在结构与复杂关系。 kmapper_law_analysis 使用拓扑数据分析和Mapper算法进行韩国法律数据分析的安装与执行需要以下先决条件: - Python(版本 >= 3.6) - NumPy - Scikit学习 - openpyxl 1. 克隆代码仓库: ``` git clone https://github.com/zeebraa00/kmapper_law_analysis.git ``` 2. 安装所需软件包: ``` pip install numpy pip install -U scikit-learn pip install openpyxl ``` 3. 制作数据的自定义距离矩阵:运行以下命令启动距离矩阵制作过程。我们专注于法律之间的参照关系,因此将所有法则间的初始距离设为1。 ``` python make_metric.py ``` 在扫描朝鲜语先例时,可以缩短同一先例中使用的法律之间的距离。完成的距离矩阵将以二进制文件形式保存(路径:law_data/cus)。
  • Mapper-TDA:Python中的实现
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    Mapper-TDA是一款基于Python的工具包,专为进行复杂数据集的拓扑数据分析设计。它利用拓扑数据分析技术帮助用户识别和理解高维数据背后的结构与模式。 贸易发展署映射器实现(用于高维数据集探索的拓扑数据分析)用法使用测试/作为示例/模板。 运行: python3 tests/test.py 介绍从: 拓扑的三个关键思想使通过形状提取图案成为可能。 首先,拓扑以度量空间为出发点。所谓度量空间是指在一个集合中任意两点之间的距离都有一个数值描述的概念。 第一个重要概念是拓扑研究形状时采用无坐标的方式进行。这意味着我们的分析不依赖于特定的坐标系选择,而是基于定义该形状的距离函数。这种无坐标的特性使得不同平台(具有不同的坐标系统)的数据之间可以相互比较。 第二个关键思想是拓扑关注在“小”形变下不变的性质和特征。为了说明这一点,请想象在一个橡胶板上印有字母“A”,现在设想将这块橡皮拉伸变形,尽管字母的形状会发生变化,但其两个竖直的部分以及闭合三角部分依然是保持一致的。 从数学的角度来看,在微小形变的情况下,拓扑认为圆形、椭圆和六边形等不同形状本质上是相同的。这是因为通过适当的拉伸与扭曲操作可以将一个图形转换为另一个图形而不改变它们的基本性质。
  • AOV网排序的结构
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    本篇文章主要探讨了在AOV网络中应用拓扑排序的数据结构与算法,深入分析其原理及实现方式,旨在优化任务调度和依赖关系处理。 C语言实现的AOV网拓扑排序算法,采用动态创建邻接表的方法构建图,并包含详细的代码注释以及输入示意图供学习参考。欢迎下载并研究!
  • 的应及其实现探讨
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    本文深入探讨了拓扑数据分析的基本理论及其在数据科学中的应用,并详细介绍了几种实现其分析目标的关键算法。 在IT领域内,拓扑数据分析是一种结合了数学中的拓扑学与计算机科学的数据分析技术的新兴且强大的工具,用于理解复杂数据集的内在结构。其主要目标是捕捉数据不变性,例如连接性和形状,并确保这些特性即使面对噪声或采样变化也能保持稳定。本段落将重点介绍这一领域的实用技术和Python实现。 持续路径同源性在拓扑数据分析中扮演着关键角色,它通过研究孔洞、连通性和其他几何特征来揭示数据集的结构信息。这种方法利用持久图展示了随着滤波过程(如阈值调整)变化时孔洞和连通组件的生命周期,有助于识别数据中的重要拓扑特性。持续同源性特别适合处理高维噪声数据,在图像分析、网络科学及生物医学等领域有着广泛应用。 在Python中进行拓扑数据分析通常依赖于几个库的支持,例如`GUDHI`、`Dionysus`和`ripser.py`等。这些工具包提供了计算和展示持续同源性的功能。比如,通过使用`GUDHI`, 用户可以构建过滤复杂度模型并计算同调群;而轻量级的`Dionysus`库则更注重效率与易用性;最后,专门用于ripser(Rips复形)快速实现的`ripser.py`适用于大规模数据集。 在名为Topological-Data-Analysis-master的压缩包内可能包含了多种资源来帮助用户深入了解如何应用拓扑数据分析解决实际问题。这包括: 1. **基础理论**:介绍同调群、Betti数和持续时间等基本概念。 2. **Python脚本示例**:展示使用上述库计算数据集中的持续同源性的方法。 3. **数据预处理步骤**:讲解如何准备输入的数据,如清洗、降维及规范化过程。 4. **案例研究**:呈现拓扑数据分析在不同领域的实例应用,涵盖图像分类、蛋白质结构分析或社交网络等领域。 5. **结果解释**:说明计算出的拓扑特征与实际问题解决方案之间的联系。 6. **可视化技术**:提供代码和方法以展示持久图及其他重要指标,增强对分析结果的理解能力。 7. **性能优化建议**:讨论如何在处理大型数据集时提高效率,并探讨并行化策略来加速计算过程。 通过学习这些资源内容,可以加深对于拓扑数据分析的认识,并掌握在其Python环境中实现相关算法的技能。这将极大有助于提升数据科学家、机器学习工程师以及科研人员的专业能力,使他们能够利用抽象的数学概念解决具体的现实问题。
  • TopologyDataAnalysisTutorial: 教程
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    《拓扑数据分析教程》旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径,帮助理解并应用拓扑数据分析方法解决复杂的数据科学问题。 拓扑数据分析教程由KAJI静夫撰写。这本Jupyter笔记书是为2020年6月18日至19日举行的一个在线活动准备的。主要例子可以在Google Colaboratory中打开Jupyter笔记本查看,其中包括从不同类型的数据(如点云、图形、图像、体积和时间序列)提取特征的方法;使用拓扑特性进行回归与分类分析;降维以保留重要的拓扑属性,并通过可视化揭示数据结构;以及深度学习X TDA展示如何将持久同源性技术与深度学习相结合。此外,还有自然语言处理(NLP)示例,该例子关注于arXiv上的数学论文的矢量化和可视化过程。此部分仅适用于本地运行环境而非Google Colab平台。 对于需要安装相关库进行操作的情况,请确保您已具备gensim和nltk这两个工具,并通过如下命令安装kma: ``` conda install gensim nltk pip install kma ```
  • CnOpenData中规大样本解
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    CnOpenData中国法律法规大数据样本解析旨在通过分析中国法律法规数据集,为研究者提供全面的数据支持和深入洞察,涵盖立法趋势、条款变化等多方面内容。 《大模型文本语料库之CnOpenData中国法律法规数据样本数据》是一份重要的法律资源集合,它包含了中国的各类法律法规信息,旨在为研究人员、律师、政策制定者以及对法律感兴趣的公众提供一个便捷的数据平台。这份数据集以Excel格式呈现,便于用户进行数据分析和处理。 我们要理解什么是语料库。语料库是一种包含大量文本的数据库,用于语言学研究、机器学习训练或自然语言处理任务。在这个案例中,该语料库专门收录了中国的法律法规信息,这对于理解和研究中国的法律体系至关重要。它可能包含了法律条文、法规解释、司法解释、行政法规以及部门规章等不同层次和类型的文件,并涵盖了宪法、刑法、民法、商法及行政法等多个领域。 使用Excel作为存储格式意味着数据以表格形式组织,每一行代表一条法律法规信息,包括名称、颁布日期、效力状态和内容摘要等关键字段。这种结构化的数据有利于进行统计分析,例如统计不同时间段内的立法数量或特定领域的法规变化趋势。 对于数据分析来说,可以利用Excel的内置功能或者编程语言(如Python的pandas库)来处理这些数据。比如筛选出所有与环境保护相关的法律法规,并对其进行近十年的变化趋势分析;或者通过关键词搜索找出涉及“互联网+”的新法规,探讨其对数字经济的影响。 此外,该数据集对于机器学习和人工智能的应用也具有重要意义。可以训练文本分类模型以识别不同类型的法律文件;使用自然语言处理技术提取关键信息,帮助法律工作者快速定位所需条款;甚至建立一个智能问答系统为公众提供法律法规查询服务。 这份《大模型文本语料库之CnOpenData中国法律法规数据样本数据》提供了丰富的法律资料,对于法律研究、政策制定以及智能法律服务等领域都具有重要价值。通过现代数据分析工具的应用,我们可以从该数据库中发现更多关于法律系统的模式,并预测未来的立法趋势,从而更好地服务于社会需求。无论是学术研究还是实际应用,这份数据集都有很高的潜力和实用性。
  • 图的排序详解(结构)
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    本文详细解析了图的数据结构中常用的拓扑排序算法,解释其原理与实现方式,并提供实例说明。适合深入理解数据结构的学生和开发者阅读。 深度优先排序和广度优先排序是两种常用的图遍历算法。此外还有一种补充算法用于特定场景下的优化处理。
  • PyTDA:在Python中进行
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    PyTDA是一款用于Python的开源库,旨在简化和促进拓扑数据分析(Topological Data Analysis, TDA)的应用。该工具包提供了计算数据集的持久同调、降维及可视化等功能,帮助研究人员深入理解复杂数据结构中的拓扑特征。 PyTDA是用于Python的拓扑数据分析(TDA)的重要通知:该存储库不是Python软件包。此存储库中的代码仅用于演示,并在博客条目中进行了描述,这些代码只适用于Python 2.7环境运行。 要获取优化后的代码,请安装mogutda软件包,它可以在另一个独立的仓库里找到。您可以通过命令提示符输入以下内容来安装该软件包: ``` pip install -U mogutda ``` 此软件包在Python版本3.6中可以正常运行。 介绍PyTDA:包含用于演示代数拓扑数值计算方法的Python代码,这些方法被应用于各种拓扑数据分析(TDA)应用程序。 TDA旨在研究数据中的形状,并从中得出一些见解。许多机器学习算法虽然处理距离信息非常有用,但它们往往忽略了数据可能携带的重要几何特征。 此存储库内的演示代码对应于博客中的一些条目,具体详情请参考相关文章内容。
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    本手册提供使用Apache Spark SQL进行数据分析的实际操作指南,专注于优化法律服务行业中的数据处理和查询效率。通过实战项目讲解如何从海量法律案件中提取有价值的信息,帮助读者掌握高效的数据分析技能。 实训指导书:使用Spark SQL进行法律服务网站数据分析.zip
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    Totem是一种创新的数据结构设计,专为高效处理和存储大规模图数据而生。它通过独特的组织方式优化了查询性能,并支持灵活的数据操作功能。 内部包含有TOTEM使用的网络拓扑数据,这些数据以.mat格式保存,并可通过Matlab命令gplot(dist, position, -o)直接显示网络拓扑结果,方便后续自主编程操作。