文件名称：PyMVPD_LITE:PyMVPD的LITE版本
文件大小：355.15MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-25 19:53:50
Python
PyMVPD PyMVPD：Python中的多变量模式依赖 MVPD模型族 线性回归模型 L2_LR：具有L2正则化的线性回归模型 PCA_LR：主成分分析（PCA）后不进行正则化的线性回归模型 工作流程 用法 示例数据集 来自数据集的一个受试者的数据： 梭形面部区域，GM-灰质。 原始数据首先使用进行预处理，然后使用进行去噪（请参见更多详细信息）。 示例分析和脚本 选择一个MVPD模型，设置模型参数，输入功能数据和ROI掩码，在设置输出目录； 运行预处理功能数据； python3 data_loading.py 运行MVPD模型： sh analysis_exec.sh 接触 问题，建议和反馈，请联系 。
【文件预览】：
PyMVPD_LITE-main
----PyMVPD_LITE_workflow.png(567KB)
----requirements.txt(78B)
----mvpd()
--------MVPD_PCA_LR.py(2KB)
--------evaluation()
--------data_loading.py(1KB)
--------__init__.py(152B)
--------func_regression()
--------dataloader()
--------viz()
--------MVPD_L2_LR.py(2KB)
--------dimension_reduction()
--------preprocessing()
--------avgrun_regression.py(729B)
--------model_exec.py(968B)
----LICENSE(1KB)
----exp()
--------testdata()
--------run_MVPD.py(2KB)
----setup.py(968B)
----README.md(1KB)