-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - 1000 живых просмотров - VS - Создание предиктивных
![](/images/vs.png)
![1000 живых просмотров ютуб](/images/twip/10397_rq250ilr.jpg)
1000 живых просмотров ютуб
1000 живых просмотров на ваше Youtube видео. Я даю Гарантию качества работы!
Услуга 1000 просмотров вашего видео, поможет вам раскрутить ваш или сторонний канал Youtube и тем самым повысить его репутацию в поисковых системах.
Риск списывания минимальный: 1 - 3 %.
Гарантийный период - 30 дней (если просмотры пропадут - мы добавим их повторно).
Нужно для заказа:Чтобы мы могли выполнить ваш заказ, нам лишь нужна ссылка на ваше видео в YouTube.
Продвижению не подлежат видео с различными типами ограничений (ограничения по возрасту, распространению, региональные ограничения, видео, содержащие контент от брендов Vevo, T-Series и т. п. ).
![Создание предиктивных или классифицирующих моделей](/images/twip/4838_rq7eq3si.jpg)
Создание предиктивных или классифицирующих моделей
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