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新的机器学习模型（XEM）：结合bagging和boosting的混合集成（2022）-----学习笔记
xec币有价值吗
关于EXC币是否有价值，有各种各样的看法和分析。
从积极的角度来看，EXC币是一种很有前景的投资工具。基于区块链技术，交易成本低、处理时间快、匿名性、去中心化、安全性高。EXC币的背后有一支优秀的团队，他们在区块链和加密货币领域拥有丰富的经验，能够洞察市场动向[[10]]。EXC币是一个名为Eximchain的区块切，旨在帮助企业降低传统供应链的壁垒，并将大规模参与者整合到高效、透明和安全的系统中。使用了恩技术[[5]]。
也有很多否定的观点和分析指出了EXC币的风险和缺点。例如，EXC币被认为是冷门项目，甚至可能是圈钱项目[[4]]。现在EXC币的流动性和流动性都极低，操作价值也极低[[6]][[7]][[8]]。在EXC币的市场上，持有币的地址超过2600个，其中前100个地址持有90%以上，流通性非常集中[[12]]。其最高价格约为5.6元，现在的价格仅为0.01元，暴跌了500倍[[12]]。
虽然EXC币在某些方面具有潜力和优势，但其市场表现和投资风险较高，投资者应慎重考虑，进行充分的研究和分析。
主流币有哪些
主要货币有(BTC)、瑞波币(XRP)、ADA、LTC、ETH、比特币?缓存(BCH)、XEM (XEM)、XLM (star)、DASH (DASH)等。排名靠前的主要货币也是投资者最容易信任的货币。
摊开资料:
1、比特币的总市值为4416.85亿美元，占世界总市值的71.12%，流通数量为187.5万美元，24小时的交易量为172.27亿美元，在319家交易所挂牌交易。
比特币对于币业界的新人来说是必须的，因为其市值总额的优势很大，所以也适合机构投资者的投资。
我推荐初学者使用比特币，因为币圈的起起伏伏要看比特币的脸色，所以如果习惯了比特币的投资，就可以制作更多的假币。
2、总市值696.57亿美元，占全球总市值的11.22%，流通量1.13亿美元，24小时成交额85.09亿美元，326家交易所挂牌交易。
现在的以太坊在总市值中拥有第二大价值，具有创建分布式程序、应用自治组织和智能合约的可能性。
商业周刊称其为“人人共享但无法篡改的软件”。
更高级的软件甚至可以用以太坊创建网店。
因为是欧洲的，繁荣的时候价格在1万元以上，这也是它的弱点之一，项目方出售的话价格也会随之下降，最重要的是以太坊非常混乱，以太坊?我期待团队越来越好。
3、总市值201.1亿美元，占全球总市值的3.24%，流通量201.16亿美元，24小时成交额522.77亿美元，在200个交易所挂牌交易。
泰达币具有先发优势，目前市值排名第五。因为是稳定币，所以波动性不大，对投资者来说不适合玩。再加上，任何事情都有可能面临破产。但是在币圈是可能的，潜在风险很大。
新的机器学习模型（XEM）：结合bagging和boosting的混合集成（2022）-----学习笔记
2022年新推出的XEM:智慧的MTS分类模型。
在数据科学的前沿，解释优先的集成方法XEM革新了MTS分类的实践。
将bagging和boosting的力量完美融合，平衡偏差和分散，以卓越的性能和清晰的可解释性而突出。
在UEA数据集上，XEM证明了超越同类MTS分类器的卓越性能，特别是在持续收集数据的问题上表现出了很强的稳健性。
研究的焦点是处理被称为MTS分类的变量关系和时间窗口长度的复杂性的任务。
XEM除了传统的混合方法LCE的创新之外，还包括baging-boosting的多样性和LC (Local CascadeEnsemble)融合了学习数据部分的优势，实现了显著的提升。
主要的贡献是:
1.扩展和超越:通过处理公共数据集，可以确认XEM作为超越LCE的分类器的地位。
2.可解释性和领先性:通过引入XEM、MTS可解释分类器、UEA数据集上的性能超越冲突、提供可理解的时间窗口，增强模型的透明度。
3.应对问题的稳健性:XEM展示了在数据收集过程中如何有效应对数据质量问题并保持稳定的性能。
与背景相关的工作集中在有监督学习和LCE算法上，特别是如何通过捆绑提升策略来控制偏差和分散之间的微妙平衡。
在训练集中的偏差和方差的问题上，XEM很好地取得了平衡。
MTS分类任务由多变量和有顺序的时间序列构成，常用的工具有归一化逻辑回归、SVM、神经网络。
LCE作为混合综合的例子，通过baging-boosting和负相关学习这样的显性和隐性战略，为MTS的分类提供了优秀的解决方案。
但是，XEM更进一步，选择处理MTS子序列的表分类器，特别是在处理小窗口的时候。
在XEM的实践中，这个圆动窗口技术将数据集转换成可处理的子序列。
LCE训练，调整子序列的大小，分配类概率。
XEM通过自信的子序列确定来赋予MTS类标签，同时通过展示可靠的子序列来提高模型的可解释性。
XEM的特点是相位不变性、维度相互作用、长度互换性(处理缺损值)、抗噪声和可扩展性。
虽然复杂度取决于LCE，但是XEM通过优化实现了更高效的运行。
XEM不仅在性能方面，而且在可解释的衰变性方面也达到了新的水平，为MTS任务分类提供了强大而透明的解决方案，有助于理解数据背后的模式和驱动因素。具有重要的价值。
如果你想在复杂的数据环境中寻找稳健性且易于理解的MTS分类工具，那么XEM无疑是一个值得考虑的候选。