Pymvpa Análisis de patrones multivariados de código abierto en Python
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Análisis de patrones multivariados de código abierto en Python PYMVPA es un módulo de Python destinado a aliviar los análisis de clasificación de patrones de conjuntos de datos grandes. PYMVPA proporciona una abstracción de alto nivel de los pasos de procesamiento típicos y una serie de implementaciones de algunos algoritmos populares. Mientras que no se limita al dominio de neuroimagen, es eminentemente adecuado para tales conjuntos de datos. PYMVPA es un software verdaderamente gratuito (en todos los aspectos) y, además, no requiere nada, pero el software libre para ejecutar .PYMVPA significa análisis de patrones multivariados (MVPA) en Python. ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Procrensteanmapper con transformaciones ortogonales y oblicuas. · Capacidad para generar informes simples utilizando ReportLab. Ver / ejecutar ejemplos / match_distribition.py, por ejemplo,. · Treeclassifier: construye jerarquías simples de clasificadores. · WTF () para informar sobre la información sobre el sistema / PYMVPA que se incluirá en los informes de errores. · Parámetro 'Invertir' para intercambiar divisiones de entrenamiento / prueba en divisor. · Código de ejemplo para el análisis del conjunto de datos relacionado con el evento utilizando Erntifidataset. · Tobings () para crear listas de evento. · MVPA-Prep-FMRI se extendió con el trazado de los parámetros de corrección de movimiento. · ColumnData se puede decir explícitamente a cualquiera de los archivos contiene un encabezado. · En XMLBASEDATLAS (E.G. ATLASES FSL) Ahora es posible proporcionar "image_file" personalizado para obtener mapas o índices para las áreas que se le da un volumen de Atlas registrado en el espacio temático. · Actualizado incluyó la versión de Libsvm a 2.89 y proporcionó apoyo para su "silenciamiento".

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