全文总字数：1292字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，因此它被广泛应用于不适定问题的求解。
本课题拟设计一个癌症组织识别算法，用于从较大的数字病理扫描中获取的小图像斑块中识别转移性癌症。
在深入了解相关病理学背景知识和机器学习的基本原理之后，以Pycharm为开发环境编写识别算法，然后以训练集中的病理图像为源数据训练模型，再将测试集中的病理图像输入模型，最后输出识别结果，评估模型的识别准确率与速度，进而评估算法的性能。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）以Pycharm为开发环境编写癌症组织识别算法，并将模型识别结果可视化，评估模型的识别准确率与速度，进而评估算法性能。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：编写癌症组织识别算法。
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4. 主要参考文献
[1]Sebastian Raschka. Python机器学习（影印版）.南京：东南大学出版社.2017.4
[2] 周志华.机器学习.北京：清华大学出版社.2016.1
[3] 李航.统计学习方法.北京：清华大学出版社.2012.3
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