-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - 3000 просмотров на Ваши - VS - Создание предиктивных

Вы выбираете любые видео и я делаю вам минимум 3000 просмотров.
Все просмотры будут с удержанием 2-4 минуты, что очень хорошо влияет на позиции в выдаче Вашего видео в ютуб и на появление Вашего видео в рекомендованных.
Старт просмотров иногда занимает до 72 часов.
Заказать можно просмотры на 1 или несколько видео, но на одно видео можно заказать количество только кратное 1000, то есть можно 1000,2000 или 3000 на 1 видео, например, 1500,2300 и так далее нельзя, только кратное 1000.
Перед заказом обратите внимание на то, что все счётчики под видео должны быть видны.
Заказывайте только качественную работу у профессионалов!
Внимание: Перед заказом проверьте, чтобы было включено встраивание плеера в настройках видео - "Разрешить встраивание видео"
Внимание! Не могу сказать точно, как отреагирует на мою работу Ваша партнёрка ютуб, поэтому рекомендую на время моей работы отключать монетизацию!

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