Twip battle - 10 вечных ссылок в - VS - Создание предиктивных

Внимание!

Ссылки будут размещены в новостных статьях локальных блогов-каталогов (есть возможность разместить как анкорные так и безанкорные ссылки) - это всё равно что купить ссылку на бирже но в разы дешевле и оптом!

Вечной называется ссылка, которая размещается на сайте на весь период его существования.

Продвижение сайта вечными ссылками с локальных блогов — эффективное средство получения качественной ссылочной массы, а также метод раскрутки сайтов в современном SEO.

Таким образом предлагаю вручную разместить 10 статей с ссылкой на ваш сайт.

Продвижение сайта вечными ссылками в статьях с блогов имеет следующие плюсы:

- увеличение уровня доверия к Вашему ресурсу;

- получение качественной ссылочной массы (ссылки естественные);

- значительный прирост позиций в локальной поисковой выдаче и трафика с поисковиков;

- улучшение поисковой выдачи по НЧ и СЧ и даже высоко конкурентных запросов.

 Не работаем с тематиками: политика, религия, казино, 18+, алкоголь и т. п.

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных