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1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.前期知识储备：
首先深入学习并理解NIPS 2017年论文“LightGBM:A highly efficient gradient boosting decision tree”，理解LightGBM算法；其次，学习并掌握Python程序设计。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1．设计并实现LightGBM算法，使用此算法训练模型，得到一个可用于心脏病诊断的分类模型。应对分类模型进行详细的实验分析。
2．算法开发语言为Python。
3．算法的文档应能详细、准确地反映算法的设计思想。文档格式应尽可能规范，易读易懂，叙述问题准确。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2020/3/1—2020/4/30：算法设计与实现、模型训练、模型测试与实验分析
(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 主要参考文献
1．Ke, Guolin, Qi Meng, Thomas Finley, Taifeng Wang, Wei Chen,Weidong Ma, Qiwei Ye, and Tie-Yan Liu. "LightGBM: A highly efficientgradient boosting decision tree." InAdvances in Neural Information Processing Systems, pp. 3146-3154.2017.
2. 埃里克·马瑟斯（Eric Matthes）著，袁国忠译，Python编程 从入门到实践，人民邮电出版社，2016.7
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