Twip battle - Исправление ошибок CSS, - VS - Создание предиктивных

На Вашем сайте что-то отображается не так? Не переживайте, всё поправимо.

За 500 руб выполнение работы в стандартных рамках подразумевает под собой выполнение одного (✔) из:

✔ Исправление проблем HTML (Schema.org).

25 проблем HTML (ошибки и/или предупреждения) или 1 фатальная ошибка (Fatal Error)

https://validator.w3.org/

✔ Исправление ошибок CSS.

30 ошибок CSS. Проверяться будет в официальном валидаторе CSS

https://jigsaw.w3.org/css-validator

Внимание! Прежде чем делать заказ на исправление ошибок, проверьте возможность редактирования кода.

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