The Cryptocurrencies Benefit Some Minority Groups

随着区块链技术的发展,新型加密货币如AidCoin和Publica正在为少数群体提供更好的去中心化平台。AidCoin通过提高捐赠透明度来优化慈善生态,而Publica则利用区块链为作者创造了一个无需第三方干预的商业模式。

As the development of blockchain technology, many new crypto coins are coming out giving services to minority groups, enriching the variety of cryptocurrencies. They aim to protect the benefits for some small groups and maximize the rights for living, working and entertaining. 

Here I list two typical crypto coins that are offering a better decentralized platform for those people’s profits ---- aidcoin and Publica

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Aidcoin ---- with great work to optimize the transparency of donation

AidCoin, as a token of ERC20, aims to access the ecosystem of services provided by the AIDChain platform and to aid to increase the transparency of donation. The explosion of blockchain and cryptocurrencies gradually impact the way we donate in the future, and AidCoin is poised to play a leading role in this new era of fundraising.

 

Publica ---- blockchain protocol to the benefit of authors

Authors sell their books through interfering institutions or third parties, and normally they need to pay extra fee for them. So its difficult for authors to gain the equivalent profits of work, unless he of she is a famous writer. Publica(pbl) is a blockchain-based author-centric business model that empowers author entrepreneurship.An author using the platform has a chance to sell books, set their own price, and manage all their procedures without anyone interfering or asking for a share of the profits. They also don’t need to share their rights with anyone in terms of foreign coin value chart.


基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
<think>好的,我现在需要处理用户关于调整数据平衡技术中生成新样本的比例参数的问题。用户提到可能涉及过采样或欠采样方法,尤其是如何调整比例参数来增加生成样本的数量。首先,我要回忆相关的数据平衡技术,比如SMOTE、随机过采样、欠采样等,并理解它们的比例参数是如何工作的。 首先,用户的问题集中在调整比例参数上。我需要解释在不同的方法中如何调整这些参数,以及调整后对数据集的影响。比如,在SMOTE中,k_neighbors参数会影响生成样本的位置,而比例参数则决定生成多少少数类样本。同时,用户可能也需要了解如何在实际代码中实现这些调整,比如使用imbalanced-learn库。 接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到了处理类别不平衡的方法,包括过采样、欠采样和SMOTE,这与我需要回答的内容直接相关。我应该引用这一点来支持我的回答。此外,用户还引用了其他内容,但看起来引用[2]、[3]、[4]与当前问题关联不大,所以可能不需要涉及。 然后,我需要确保回答结构清晰,分步骤或分方法说明如何调整比例参数。例如,可以分别讨论过采样、欠采样、SMOTE,以及它们的混合方法,如SMOTEENN。对于每种方法,给出参数调整的具体方式,比如在imblearn中的参数名称和设置方法,同时提供示例代码片段,这样用户可以直接应用。 另外,用户提到“increase the tio”,可能是打字错误,应该是“increase the ratio”,所以重点在于如何增加生成样本的比例。需要解释如何通过调整参数来达到这一目的,比如设置sampling_strategy参数为更高的值,或者使用auto来自动平衡类别。 还要注意用户可能需要了解调整比例后的影响,比如过采样过多可能导致过拟合,欠采样过多可能丢失信息,因此需要建议根据数据情况调整,并进行模型验证。这部分内容可以放在注意事项中,帮助用户避免常见错误。 最后,生成的相关问题需要围绕数据平衡技术的参数调整、不同方法的比较、参数调优策略以及处理后的效果评估等方面展开,确保问题具有连续性和深度,帮助用户进一步探索。</think>在数据平衡技术中调整比例参数需要根据具体方法进行配置。以下是主要方法的参数调整指南: ### 一、随机过采样(Random Oversampling) 通过设置`sampling_strategy`参数控制少数类样本生成比例: ```python from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler # 设置目标类别比例为50% ros = RandomOverSampler(sampling_strategy={0:1000,1:500}) X_res, y_res = ros.fit_resample(X, y) ``` - 比例计算:当原始数据中少数类(1类)有200个样本时,设置`{1:500}`将生成300个新样本 - 自动平衡模式:`sampling_strategy='auto'`会将少数类扩增到与多数类相同数量[^1] ### 二、SMOTE算法 在SMOTE及其变种中,通过两个核心参数控制生成样本的质量和数量: ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE # 设置生成样本量为原始样本的3倍 smote = SMOTE( sampling_strategy=0.5, # 使少数类达到多数类的50% k_neighbors=5, # 控制样本生成位置的邻域大小 random_state=42 ) ``` $$ N_{new} = (N_{major} \times ratio) - N_{minor} $$ 其中$N_{major}$为多数类样本数,$ratio$为设定的比例系数 ### 三、欠采样方法 在随机欠采样中,通过比例参数控制保留的多数类样本量: ```python from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler # 保留多数类样本量为少数类的2倍 rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy={0:400}) ``` ### 四、混合采样方法 SMOTEENN组合使用时,可分层控制比例: ```python from imblearn.combine import SMOTEENN # 先过采样到60%,再清理噪声 sme = SMOTEENN( smote=SMOTE(sampling_strategy=0.6), enn=EditedNearestNeighbours() ) ``` ### 五、参数调优建议 1. 通过交叉验证确定最优比例: ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'smote__sampling_strategy': [0.3, 0.5, 0.7]} search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, scoring='f1') ``` 2. 监控类别权重变化: $$ class\_weight = \frac{N_{major}}{N_{minor} + N_{generated}} $$ ### 注意事项 - 当比例参数>1时可能引发过拟合,建议配合交叉验证使用 - 文本数据建议结合嵌入向量进行最近邻计算 - 时序数据需要保持时间连续性约束 [^1]: 引用[1]中提到的类别不平衡处理方法,包括过采样和合成数据生成技术 [^2]: 引用[2]中提到的参数高效微调方法可结合使用
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