Twip battle - 1000 подписчиков в - VS - Создание предиктивных

Заказав эту услугу вы получаете гарантировано 1000 подписчиков в группу Вконтакте или 1000 друзей в ваш профиль. К этому вы получите еще в подарок 50 лайков в Вконтакте, 20 репостов. Все подписчики живые люди с России, Украины и стран СНГ.

При добавлении подписчиков могут появиться незначительные число собачек, от 5-35% и поэтому мы добовляем подписчиков с запасом от 10% до 30% для ровности заказанного объема. Процент отписок обычно не превышает 5%. 

Сроки выполнения заказа от 5-28 рабочих дней в зависимости от новизны вашей группы и фильтров Вконтакте.

Скорость продвижения составляет 20-100 подписок в сутки (уменьшение рисков блокировки подписчиков).

Для выполнения работы пришлите ссылку на Вашу группу или паблик. Важно! На момент выполнения заказа, запрещено пользоваться сторонними сервисами накрутки до полного выполнения услуги. Наличие минимум 10 записей от лица сообщества!

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