動物育種中的機器學習方法 梅步俊 9787511663962 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:中國農業科學技術
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書名:動物育種中的機器學習方法
ISBN:9787511663962
出版社:中國農業科學技術
著編譯者:梅步俊
頁數:293
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1584551
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內容簡介

本書較為系統的闡述了動物育種學中新出現的統計方法,主要對系譜數據處理方法,動物遺傳育種中的數據模擬,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演算法,全基因組統計分析等問題進行了較為詳細的論述。 本書可以作為高等院校動物遺傳育種相關專業的教學用書,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。

目錄

第一章 動物育種學基礎
第一節 基因組關聯分析——單點分析
第二節 GS模型驗證
第三節 育種數據模擬
第四節 G-BLUP和RR-BLUP
第五節 混合模型方程
第六節 經濟選擇指數
第七節 多階段選擇和Bulmer效應
第八節 方差組分和遺傳力的估計
第九節 系譜群體的關係和近交
第十節 遺傳漂變和近交
第十一節 動物模型
第十二節 公畜模型
第十三節 簡化動物模型
第十四節 分組動物模型
第十五節 重複數據模型
第十六節 共同環境效應模型
第二章 統計計算基礎
第一節 優化和解非線性方程
第二節 組合優化
第三節 方差組分估計
第四節 隨機回歸模型
第五節 求解混合模型方程(MME)的迭代方法
第六節 閾模型
第七節 貝葉斯線性回歸模型
第八節 EM優化方法
第九節 模擬和蒙特卡洛積分
第十節 馬爾可夫鏈蒙特卡洛
第十一節 Bootstrapping方法
第十二節 密度估計和平滑
第十三節 雙變數平滑
第十四節 多元平滑
第三章 統計學習基礎
第一節 簡單線性回歸
第二節 多元線性回歸
第三節 分類方法
第四節 交叉驗證和自助法
第五節 線性模型和正則化方法
第六節 支持向量機
第七節 深度學習
第八節 無監督學習
第九節 多重檢驗
第四章 基因組預測中的機器學習方法
第一節 線性模型
第二節 半參數方法
第三節 神經網路
第四節 驗證方法
第五節 深度學習方法在基因組選擇中的應用
附錄 NVIDIA計算卡及相關程序安裝
參考文獻
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