我来填坑了，最近好忙，没有时间写博客，今天上午刚刚进行完本课程的实验考试，在这里进行简要汇总。
任务介绍
- 利用20000条手写识别数据，提前训练好分类器，考试时只需要跑预测模型即可。
- 本质上一个分类问题，类别总数是10。
本任务比较有意思的一点是，老师提供的训练数据，是利用PCA与LDA降维得到的特征，而不是MNIST集原始的RGB特征。因此如果采用深度学习的方法，不适合使用CNN再次抽取特征。
我的模型
- 本实验主要采用ensemble学习的方式，对多个分类器进行集成，其中包括单模型成绩很好的SVM，KNN, MLP，也有单模型效果较弱的随机森林，GBDT模型。
- 在进行集成学习之前，对于每一个单模型，均采用十折交叉验证的方式进行训练，并且使用Stacking融合策略，将每一折验证集拼接，构成新一轮的训练集特征。交叉验证得到了10个不同的单模型，用这些模型分别对测试集进行预测，最后对预测的概率取平均，得到了新一轮的测试集特征。
每个单模型生成的数据特征维度为10维（因为一共有10个类别），之后将每个单模型对应的特征向量进行拼接，得到了5x10维的特征（因为一共有5个单模型），最用使用xgboost分类器进行集成学习，预测每个类别的概率值。
训练方式
- 从训练集中分出一部分数据作为验证集，用该验证集指导模型进行收敛，并记录下来模型达到最优情况时的迭代次数。
- 之后不划分验证集，用全体训练集进行模型训练，达到之前记录的迭代次数时，停止训练。
- 之所以采用这种方式，是因为我希望使用更多的数据进行训练，比较适用于训练集数目较小的情况。
实验结果
- 我在线下的最高得分有0.98325，但是今天进行实验考试的时候，成绩只有0.97885。我后来自己思考了一下，应该在Stacking融合阶段，我只是将训练集按照8:2划分验证集，Stacking会导致验证集泄漏，使得得分虚高，正确的做法应该是8:1:1这种划分方式，切分出测试集，并以测试集的分数作为模型真实的得分。
- 不过无所谓了，虽然模型过拟合了，但是最后的成绩好像是小组第二。
后记
- 因为数据的特征已经是抽取后的特征，所以不适合用CNN再做分类器，不过可以采用多层前向残差网络设计模型。这种模型还是很简单的，调参功底极大影响最终的成绩。