-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - Исправлю ошибки CSS и - VS - Создание предиктивных

Исправлю ошибки в html/CSS коде вашего сайта, найденные валидатором.
Валидатор - что это?
Сервис, который автоматически находит ошибки в коде вашего сайта и показывает их перечень.
Зачем это нужно?
Валидный (правильный) код ускоряет загрузку вашего сайта, улучшает его обработку браузерами, повышает безопасность, поисковые системы лучше относятся к сайтам с валидным кодом.
За покупку одного твипа я делаю следующее:
- Исправляю ошибки html (15 ошибок). Проверка происходит с помощью официального валидатора html (https://validator.w3.org/nu/).
- Исправляю ошибки CSS (15 ошибок). Проверка происходит с помощью (https://jigsaw.w3.org/css-validator)
Либо одно из:
- 30 ошибок CSS
- 30 ошибок html
Что именно нужно пишите в сообщение.

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