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算力基础为0.5/h,需要24小时点一次

目前为创世算力，从1万人开始，人数倍增，算力减产。

有个合作算力，可以加10倍算力。

个人创建公会，公会所有成员算力增加1%，人数上限200人。

邀请奖励，直推增加5%算力。

(1)挂买卖单可以撤销三次，24小时内不能超过三次，超过三次限制当日自由交易。

(2)交易下单必交易，营造诚信交易环境，买卖订单生成不能撤销，拒绝付款和卖家收到款后不确认，限制自由交易一周。

(3)多次不确认订单不付款，频繁故意扰乱市场秩序，限制自由交易100天。

1. 投票法是一种遵循少数服从多数原则的集成学习模型，通过多个模型的集成降低方差，从而提高模型的鲁棒性。在理想情况下，投票法的预测效果应当优于任何一个基模型的预测效果。
   投票法在回归模型与分类模型上均可使用：
   回归投票法：预测结果是所有模型预测结果的平均值。
   分类投票法：预测结果是所有模型种出现最多的预测结果。
   分类投票法又可以被划分为硬投票与软投票：
   硬投票：预测结果是所有投票结果最多出现的类。
   软投票：预测结果是所有投票结果中概率加和最大的类。

2. Boosting方法是使用同一组数据集进行反复学习，得到一系列简单模型，然后组合这些模型构成一个预测性能十分强大的机器学习模型。显然，Boosting思想提高最终的预测效果是通过不断减少偏差的形式，与Bagging有着本质的不同。在Boosting这一大类方法中，主要介绍两类常用的Boosting方式：Adaptive Boosting 和 Gradient Boosting

3. Stacking，这个集成方法在比赛中被称为“懒人”算法，因为它不需要花费过多时间的调参就可以得到一个效果不错的算法，同时，这种算法也比前两种算法容易理解的多，因为这种集成学习的方式不需要理解太多的理论，只需要在实际中加以运用即可。 stacking严格来说并不是一种算法，而是精美而又复杂的，对模型集成的一种策略。Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果(元特征)提供给第二层， 而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当做特征做拟合输出预测结果。在介绍Stacking之前，我们先来对简化版的Stacking进行讨论，也叫做Blending，接着我们对Stacking进行更深入的讨论。

4. 下面我们来详细讨论下这个Blending集成学习方式：

(2) 创建第一层的多个模型，这些模型可以使同质的也可以是异质的；
(4) 创建第二层的模型,使用val_predict作为训练集训练第二层的模型；
(5) 使用第二层训练好的模型对第二层测试集test_predict1进行预测，该结果为整个测试集的结果。