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What it solves

Nilearn 提供了一套用于脑部体积与表面的统计分析工具，使这些复杂的神经影像数据分析变得易于上手且多功能。

How it works

它实现了基于广义线性模型 (GLM) 的分析，并与 scikit-learn Python 工具箱集成，以提供多变量统计。这允许研究人员对脑部数据进行预测建模、分类、解码、以及连接性分析。

Who it's for

研究人员与数据科学家，特别是处理神经影像数据且需要将统计建模与机器学习应用于脑部体积与表面的用户。

Highlights

• 用于脑部数据分析的统计与机器学习工具。
• 支持基于广义线性模型 (GLM) 的分析。
• 与 scikit-learn 集成以进行多变量统计。
• 提供可选的绘图依赖项，用于使用 matplotlib 与 plotly 进行结果可视化。