Specify the status
-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - I will translate Your - VS - Создание предиктивных
Report a problem
Vote
I will translate Your Article Into Spanish French German Russian For You
1000
Up to 500 Word ArticleUp to 1000 Word ArticleUp to 2000 Word Article
* * * * *** EXPRESS Twip *** * * * * *
Please read carefully.
For anything outside the scope of this Twip CONTACT me first BEFORE you order. If you don't see it here ASK FIRST.
I will translate your article into French Spanish German or Russian up to 500 words for 1000 ₽.00.
This is for standard translation.
No frills. No bells. No whistles.
Please submit your article in a plaintext text file with no formatting.
It will be usually delivered within 12-15 hours when possible.
DO NOT hesitate to ask me any questions at all you may have about this or
any Twip BEFORE ordering. If you have ANY questions or doubts about anything ASK!
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
Please read carefully.
For anything outside the scope of this Twip CONTACT me first BEFORE you order. If you don't see it here ASK FIRST.
I will translate your article into French Spanish German or Russian up to 500 words for 1000 ₽.00.
This is for standard translation.
No frills. No bells. No whistles.
Please submit your article in a plaintext text file with no formatting.
It will be usually delivered within 12-15 hours when possible.
DO NOT hesitate to ask me any questions at all you may have about this or
any Twip BEFORE ordering. If you have ANY questions or doubts about anything ASK!
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
Vote
Создание предиктивных или классифицирующих моделей
2000
Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения 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