python中神经影像学的统计学习
nilearn的Python项目详细描述
无收益
nilearn是一个python模块，用于快速轻松地学习 神经影像学数据。
它利用scikit-learnpython工具箱实现了多变量 具有预测建模等应用的统计数据， 分类、解码或连接性分析。
这项工作是由一群人提供的，其中 inria顶楼项目团队和scikit学习人员，特别是 P.Gervais，A.Abraham，V.Michel，A. 格拉姆夫特，G.瓦洛魁，F.佩德雷戈萨，B.蒂里翁，M.艾肯伯格，C.F.戈格里夫斯基， D.BZDOK、L.Esteve和B.Cipollini。
重要链接
- 官方源代码回购：https://github.com/nilearn/nilearn/
- HTML文档（稳定版本）：http://nilearn.github.io/
依赖关系
使用软件所需的依赖项为：
- python>；=2.7，
- 设置工具
- numpy=1.11
- scipy=0.17
- SCIKIT学习>；=0.18
- 尼伯贝尔=2.0.2
如果使用nilearn绘图功能或运行 例如，matplotlib>；=1.5.1是必需的。
如果要运行测试，需要nose>；=1.2.1和coverage>；=3.6。
安装
首先确保您已经安装了上面列出的所有依赖项。 然后可以在中运行以下命令来安装nilearn 命令提示符：
pip install -U --user nilearn
更多详细说明请访问 http://nilearn.github.io/introduction.html#installation。
开发
有关如何投稿的详细说明，请访问 http://nilearn.github.io/contributing.html
欢迎加入QQ群-->： 979659372
