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育种数据分析之放飞自我
生物统计, 数量遗传学, GWAS, GS
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农业数据分析师的职业规划
python
机器学习
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深度学习
农业的数据分析以后会越来越重要，因为分子数据的落地，包括分子标记辅助、GWAS和GS的应用，特别是基因组选择（GS）的落地，使得育种的效率大大提升，以后使用数据去育种将不再是纸面上冠冕堂皇的话，而是事实。
邓飞
2022-12-13
238
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农学的为何要学习神经网络？？？
卷积神经网络
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机器学习
深度学习
在我刚开始学习GS的时候，我是从混合线性模型（LMM）的基础上理解的，因为动物模型BLUP，所以基因组选择GBLUP，再所以一步法ssGBLUP。
邓飞
2022-12-13
282
0
我的农学转数据分析之花花草草
神经网络
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人工智能
数据分析
数据分析界育种知识最好、育种界编程最扎实、段子讲得最好的数据分析师，所以：编程+数据分析+育种，就是我的日常工作了。
邓飞
2022-12-12
472
0
机器学习 | 使用statsmodels和sklearn进行回归分析
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
线性回归
记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频（文末阅读原文，进行观看）。
邓飞
2020-06-17
2.2K
0
机器学习编辑器的选择：Spyder
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Spyder是一个强大的科学环境是用Python编写编辑器，由科学家，工程师和数据分析师所设计。它具有一个综合开发工具的高级编辑、分析、调试和概要分析功能与科学包的数据探索、交互执行、深度检查和漂亮的可视化功能的独特组合。此外，Spyder还内置集成了许多流行的科学软件包，包括NumPy、SciPy、Pandas、IPython、QtConsole、Matplotlib、Sympy等等。
邓飞
2020-05-29
1.6K
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读文献：全基因组选择模型进展及展望
硬件开发
深度学习
随着全基因组选择统计模型的不断改进优化，模型的稳定性及准确性不断提高，但是依然面临两个重要的挑战，即计算准确性和计算效率；直接法(GBLUP为代表)计算效率较高，但是计算准确性略差于间接法(BayesB为代表)，虽然学者对直接法进行了改进，但是由于改进的策略中人为设定参数较多，因此模型的预测准确性受主观因素影响较大；间接法计算准确性较高，但是由于参数求解过程中计算量庞大，且无法实现并行运算，而育种讲求时效性，所以难以高效指导育种实践；因此，如何优化模型，尽可能减少人为设定参数，与机器学习方法有效结合，并融入高效可并行运算，既能保证较高准确性的同时，大大提升计算效率，是未来全基因组选择模型优化的方向。
邓飞
2019-12-05
936
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动物育种数据分析的效益和挑战
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
推荐语: 育种数据分析的效益很高，也存在一些难点。这个PPT讲了育种数据计算中现状以及挑战，讲了动物育种中效率的提升依赖于工具的进步，这些工具目前的进一步发展也存在一些挑战. 很全面的讲述。文字中，我加上了自己的理解和翻译。
邓飞
2019-07-12
877
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