一个朋友问我,如何固定asreml的初始值,现在分为单性状和多性状进行说明。 为何要固定初始值: 1,由于群体较小,估算的方差组分不准确,需要手动设定初始值,直接进行求解 2,有些群体数据,估算方差组分不收敛,需要手动固定初始值 为何要设定初始值: 1,从头进行估算,模型运行时间较长,根据先验信息,手动设定初始值,迭代收敛速度更快 2,多性状分析中,模型不容易收敛,手动设定初始值,更容易收敛和迭代
有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是,问题是,对于哪个问题正确的方法是什么?在这里,我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。请注意,此处介绍的性能指标不应用于特征选择,因为它们没有考虑模型的复杂性。
Jenkins是一个开源软件项目,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能。
DMU是一个数量遗传学工具包,主要功能包括估计方差组分和固定效应,预测育种值。DMU的开发历史可以追溯到25年前,大部分功能基于数量遗传学研究的需求而开发。在丹麦动物育种研究中,DMU是一个主要的统计研究工具(估计和预测)。此外,DMU也应用于丹麦牛,羊,貂和马等常规遗传评估研究。因此,DMU不但在一些特定的项目中具备高性能优势,也适用于常规数量遗传学研究。“DMU”名称最初来自于程序包中用来进行初始化的过程名字缩写。这些过程利用约束最大似然法(REML),通过Derivative-free方式执行MUltivariate analysis,因此得名DMU。但是,在当前的DMU版本中,并不包括DF-REML模块,现在D仅代表DJF(丹麦农业科学学院的缩写)。
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