动物育种中的机器学习方法

　　本书较为系统的阐述了动物育种学中新出现的统计方法，主要对系谱数据处理方法，动物遗传育种中的数据模拟，线性模型的建立、求解及其扩展，多性状模型，分子标记和多基因效应单性状模型，MCMC算法，全基因组统计分析等问题进行了较为详细的论述。为了便于读者较为系统的掌握上述内容，本书附录补充了必要的基础知识。为了便于读者理解抽象的统计学公式、算法，本书大部分内容均配有Julia语言代码，这些代码既有便于读者理解，但运行效率较低的示意性代码，也有经过一定优化的代码，并尽可能为程序增加注释，书中的许多代码可以直接用于科学研究。希望本书的这种结构安排可以使初学者尽快弥合实际应用和抽象公式、算法之间的“鸿沟”，提高学习效率。本书可以作为高等院校动物遗传育种相关专业的教学用书，同时也对高等院校和科研机构的研究人员和研究生有参考价值。

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