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21548:1 21599:0.0714286 21628:0.2 21657:0.166667 21725:0.173913 21736:0.06 21752:0.0666667 21785:0.285714 21823:1 21867:1 21902:0.106667 21925:0.333333 22156:0.333333 22161:0.125 22172:0.25 22184:0.5 22186:1 22200:0.230769 22211:0.230769 22259:0.111111 22288:0.5 22299:0.0384615 22347:1 22348:0.285714 22406:0.0909091 22409:0.333333 22425:0.0571429 22442:0.125 22451:1 22519:1 22583:0.289474 22601:0.0833333 22708:0.333333 22725:0.0833333 22834:0.121387 22927:0.333333 22964:0.0833333 22971:0.4 22975:0.238095 22982:0.117647 23073:0.0540541 23136:0.0714286 23162:0.166667 23210:0.111111 23243:0.0322581 23259:0.181818 23261:0.125 23262:0.25 23304:0.25 23386:0.125 23452:0.0689655 23458:0.00990099 23490:0.0526316 23505:1 23514:0.882353 23529:0.25 23531:1 23534:0.25 23561:0.333333 23587:0.142857 23650:0.0909091 23763:0.0952381 23803:0.03125 23825:0.043956 23852:0.00377358 23856:0.142857 23885:1 23903:0.272727 23945:1 23964:0.333333 23981:0.0454545 23984:0.368421 24015:0.0833333 24105:0.0555556 24166:0.125 24198:1 24207:0.133333 24214:1 24233:0.25 24245:0.111111 24252:0.2 24315:0.142857 24369:1 24447:0.111111 24465:0.2 24472:0.0175439 24476:0.2 24542:0.0344828 24578:0.4 24656:0.0625 24660:0.5 24708:1 24793:0.333333 24827:1 24883:0.1 24905:0.2 24922:0.3 24928:0.0714286 25024:0.5 0 112:0.166667 293:0.2 714:0.125 759:0.125 1268:0.0454545 1624:1 1670:1 1824:0.333333 1934:1 2038:1 2111:0.142857 2224:0.166667 2315:0.166667 2706:0.0787402 2707:0.0165975 2708:0.0236842 2710:0.0869565 2718:0.0416667 2719:0.0416667 2751:0.0303843 2765:0.0285714 2766:0.129032 2980:0.030303 3166:0.5 3992:0.125 4192:0.333333 4227:0.0555556 4235:0.0714286 4278:0.0769231 4338:0.25 4391:0.166667 4507:0.0571429 4627:1 4881:1 4911:0.125 4950:0.0625 4994:0.0833333 5069:0.5 5169:0.08 5233:0.166667 5402:1 5522:0.111111 5639:0.0333333 5907:0.0617284 6109:0.0212766 6118:0.166667 6181:0.0206718 6204:0.130435 6291:0.025 6691:0.0344828 6783:0.5 6797:1 6826:0.0465116 6993:0.0277778 6998:0.0769231 7057:0.333333 7064:0.5 7107:0.00735294 7288:0.2 7299:0.0625 7548:0.2 7730:0.181818 7846:0.125 7884:1 7907:0.142857 7924:0.333333 8003:0.333333 8231:0.00862069 8245:0.125 8246:0.2 8275:0.2 8334:0.2 8353:0.0769231 8470:0.0173913 8507:0.111111 8565:0.428571 8766:0.0588235 8961:0.214286 8976:0.125 9006:0.2 9260:0.0132743 9364:0.333333 9604:0.047619 9841:0.666667 9927:0.0909091 10010:0.0833333 10025:0.6 10107:0.2 10130:0.333333 10267:0.04 10380:0.0740741 10432:0.111111 10437:1 10706:0.0181818 10709:0.294118 10833:1 10953:0.111111 11096:0.2 11144:0.5 11151:1 11187:0.115385 11269:0.166667 11298:0.25 11430:0.0869565 11432:0.0555556 11485:0.166667 11507:0.117647 11672:0.75 11821:0.2 11851:1 12300:0.2 12351:0.222222 12579:0.333333 12736:0.125 12966:0.0357143 13000:0.5 13213:0.6 13331:0.25 13489:1 13537:0.5 14281:0.1 14299:0.5 14370:0.130435 14818:0.25 15005:1 15029:0.25 15067:0.333333 15090:0.117647 15184:0.133333 15629:0.1 15668:0.05 15779:0.125 15784:0.0454545 15833:0.0909091 16052:0.25 16178:0.333333 16206:0.0454545 16228:0.2 16341:0.0277778 16534:0.0322581 16719:0.5 16737:0.125 16764:0.5 16809:0.142857 16884:0.285714 17101:0.25 17208:0.0238095 17307:0.00478469 17340:0.0625 17381:0.142857 17487:0.166667 17653:0.333333 17748:0.166667 18105:0.0384615 18231:0.0769231 18358:0.111111 18359:0.875 18515:0.0769231 18538:0.5 18644:0.833333 18645:0.333333 18648:0.111111 18689:0.2 18791:0.0425532 18837:1 18900:0.4 18909:0.25 18960:0.333333 19121:0.0555556 19297:0.0701754 19361:0.0344828 19532:0.0245399 19929:0.047619 20099:0.142857 20259:0.210526 20289:0.0833333 20495:0.0344828 20609:0.722222 20640:1 20714:0.153846 20835:0.25 20938:0.142857 21075:0.666667 21180:1 21418:0.136364 21437:0.0227273 21592:0.1 21785:0.0857143 21902:0.04 22028:0.0588235 22138:0.1875 22149:0.25 22173:0.25 22200:0.0769231 22211:1 22212:0.666667 22282:0.1 22301:0.333333 22341:0.333333 22342:0.125 22468:0.333333 22583:0.105263 22619:0.0192308 22725:0.125 22729:0.25 22753:0.142857 22816:0.333333 22834:0.0404624 22952:0.04 22977:0.333333 22982:0.0294118 23243:0.0215054 23257:0.0454545 23437:0.0769231 23514:0.235294 23519:0.142857 23647:0.125 23654:0.333333 23728:1 23748:0.5 23779:0.1 23825:0.021978 23852:0.00754717 24062:0.25 24341:0.25 24465:0.2 24476:0.142857 24482:0.2 24676:0.25 24708:0.5 24828:0.2 24905:0.2 24922:0.2训练样例1195个，测试样例754个，共6各类别。
2. 训练和测试
训练代码：
TrainSGDOnSampleFile ("..\\Data\\SamplesMultClassesTrainScale.txt", 6, 25334, 0.01, 200, 0.05);
SaveLRModelTxt ("Model\\Mod_Scale_001_200_001.txt");
测试：
LoadLRModelTxt ("Model\\Mod_Scale_001_200_001.txt");
PredictOnSampleFile ("..\\Data\\SamplesMultClassesTestScale.txt", "Model\\Rslt_Scale_001_200_001.txt", "Model\\Log_Scale_001_200_001.txt");
其中学习率用的是0.01，测试分类结果是81.4324%。尝试了几个不同的学习率，结果分别如下：
| 学习率 | 分类精度 |
| 0.001 | 0.778515 |
| 0.01 | 0.814324 |
| 0.1 | 0.839523 |
| 0.2 | 0.851459 |
| 0.5 | 0.851459 |
看到学习率小的时候，分类精度反而低，学习率逐渐提升，分类精度增加。有两种可能：1. 模型没有经过充分学习；2. 模型过拟合了。其中应该不是情况1，因为在训练过程中计算了cost，最终的cost已经下降不多了（参数设置，下降幅度低于5%）。那就是说模型过拟合。
再进一步，调整了代码，用了动态学习率，即学习率和每次迭代有关，月到迭代后期，认为模型越接近最佳状态，学习率应该越低，调整的幅度就越小。这里用的学习率调整公式很简单：LearningRate_i = LearningRate_i-1 / (1+LoopNumber)。代码如下：
dLearningRate /= (iLoop + 2.0);
因为变量iLoop取值是从0开始的，所以分母加上了2.0。当初是学习率是0.1的时候，分类精度是0.812997，比静态学习率的精度0.839523要低。具体没分析，猜测应该还是过拟合——动态学习率使得模型越match训练集，模型离测试集就越远。
完。
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