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【2h】

Pyrcca: Regularized Kernel Canonical Correlation Analysis in Python and Its Applications to Neuroimaging

机译：pyrcca：python中规则化核的典型相关分析及其在神经影像学中的应用

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Natalia Y. Bilenko; Jack L. Gallant;
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年度 2016
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1. Pyrcca: Regularized Kernel Canonical Correlation Analysis in Python and Its Applications to Neuroimaging [J] . Natalia Y. Bilenko, Jack L. Gallant Frontiers in Neuroinformatics . 2016,第2016期

机译：Pyrcca：Python中的正则化核规范相关分析及其在神经成像中的应用
2. Dynamic GSCANO (Generalized Structured Canonical Correlation Analysis) with applications to the analysis of effective connectivity in functional neuroimaging data [J] . Zhou Lixing, Takane Yoshio, Hwang Heungsun Computational statistics & data analysis . 2016,第Null期

机译：动态GSCANO（广义结构规范相关分析）及其在功能性神经影像数据中有效连接分析的应用
3. Kernel-based conditional canonical correlation analysis via modified Tikhonov regularization [J] . Cai Jia, Sun Hongwei Applied and Computational Harmonic Analysis . 2016,第3期

机译：通过修正的Tikhonov正则化基于内核的条件规范相关性分析
4. Semi-supervised Laplacian Regularization of Kernel Canonical Correlation Analysis [C] . Matthew B. Blaschko, Christoph H. Lampert, Arthur Gretton European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases;ECML PKDD 2008 . 2008

机译：核规范相关分析的半监督拉普拉斯正则化
5. Fusion of multiple neuroimaging modalities using canonical correlation analysis. [D] . Correa, Nicolle M. 2010

机译：使用规范相关分析融合多种神经影像模态。
6. Pyrcca: Regularized Kernel Canonical Correlation Analysis in Python and Its Applications to Neuroimaging [O] . Natalia Y. Bilenko, Jack L. Gallant 2016

机译：Pyrcca：Python中的正则化核规范相关分析及其在神经成像中的应用
7. Pyrcca: regularized kernel canonical correlation analysis in Python and its applications to neuroimaging [O] . Natalia Y Bilenko, Jack L Gallant 2016

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