Twip battle - 1500 подписчиков на Fan - VS - Создание предиктивных

За один твип вы получите 1500 вступивших в FanPage / Публичную Страницу.

В основном геолокация подписчиков распределена по всему миру, но за дополнительную плату могу добавить исключительно русскоязычный сегмент.

Процесс подписки происходит, как полагается, с нажатием лайка.

Все аккаунты живые люди с аватарками.

Что я предлагаю:

1500 подписчиков на FanPage / Публичную страницу в Facebook;

Плавное увеличение числа вступивших/подписавшихся;

Ручная работа;

Отсутствие санкций со стороны Facebook.

Мои Гарантии

Количество отписавшихся не более 10%, поэтому всегда делаю с бонусом.

Важно

Пока я работаю с вашей страницей, не должно быть подобного продвижения от других исполнителей.

При заказе от 3-х твипов за раз Вы получите +10% бонус на каждый твип!

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