Twip battle - 20 крауд ссылок на - VS - Создание предиктивных

Предлагаю вашему вниманию размещение вашей темы или сообщения на 20 популярных форумах связанных с криптовалютной тематикой.

Размещаю как новую тему, либо в виде ответа в нужной теме (по вашему желанию). Ваше сообщение будет жить вечно, пока существует форум. В теме допускается 1 - 2 ссылки на ваш сайт + картинка (по желанию).

Ссылку можно разместить как анкорную, так и безанкорную.

Профиля на всех форумах с аватарками, с положительной репутацией.

Данный вид размещения хорошо подходит для рекламы своих услуг или проектов, а также для привлечения целевого трафика. Плюс вы получите качественные обратные ссылки на ваш сайт с авторитетных ресурсов. При необходимости могу в дальнейшем отвечать в вашей теме на вопросы интересующихся пользователей.

На каждую тему/сообщение гарантия 1 месяц! Если вдруг тема будет удалена модераторами, по первому вашему требованию размещу её на другом аналогичном форуме.

Если у вас есть вопросы задавайте перед размещением, всем отвечу.

Ваша тема или ссылка не должна нарушать правила форума!

Бонус!

В качестве бонуса могу разместить вашу статью со ссылкой на 3-5 блог-платформах, где есть тематические разделы связанные с криптовалютой и аналогичной тематикой.

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