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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