《用于基因组预测的多元统计机器学习方法（Multivariate Statistical Machine Learning Methods for Genomic Prediction）》

这本书籍汇集了统计学家，育种者和数据科学家目前使用的最新基因组基础预测模型。它提供了一种可访问的方式来理解每个统计学习工具背后的理论、所需的预处理、模型构建的基础知识、如何训练统计学习方法、实现每个统计学习工具所需的基本 R 脚本以及每个工具的输出。为此，本书为每个工具提供了背景理论，R统计软件的一些实现元素，概念基础，以及至少两个说明性示例，其中包含来自真实世界基因组选择实验的数据。最后，制定的例子可以帮助读者检查自己的理解。这本书将极大地吸引植物（和动物）育种的读者，遗传学家和统计学家，因为它以一种非常容易理解的方式提供了必要的理论，适当的R代码和说明性示例，以全面理解每个统计学习工具。此外，它还权衡了每种工具的优缺点。