動物育種中的機器學習方法

　　本書較為系統(tǒng)的闡述了動物育種學中新出現(xiàn)的統(tǒng)計方法，主要對系譜數(shù)據(jù)處理方法，動物遺傳育種中的數(shù)據(jù)模擬，線性模型的建立、求解及其擴展，多性狀模型，分子標記和多基因效應單性狀模型，MCMC算法，全基因組統(tǒng)計分析等問題進行了較為詳細的論述。為了便于讀者較為系統(tǒng)的掌握上述內(nèi)容，本書附錄補充了必要的基礎知識。為了便于讀者理解抽象的統(tǒng)計學公式、算法，本書大部分內(nèi)容均配有Julia語言代碼，這些代碼既有便于讀者理解，但運行效率較低的示意性代碼，也有經(jīng)過一定優(yōu)化的代碼，并盡可能為程序增加注釋，書中的許多代碼可以直接用于科學研究。希望本書的這種結構安排可以使初學者盡快彌合實際應用和抽象公式、算法之間的“鴻溝”，提高學習效率。本書可以作為高等院校動物遺傳育種相關專業(yè)的教學用書，同時也對高等院校和科研機構的研究人員和研究生有參考價值。

暫缺《動物育種中的機器學習方法》作者簡介