Twip battle - 700 репостов в соцсети - VS - Создание предиктивных

Здравствуйте!

В рамках данного твипа я сделаю минимум 700 репостов в соцсети Вашего видео в ютуб.

Репосты будут делаться через кнопку "Share" и соответственно через кнопки соцсетей, которые там расположены.

700 репостов можно разделить на несколько видео, но не менее чем 100 репостов и кратное 100 на одно видео.

Кнопки соцсетей для репостов будут выбираться рандомно, то есть совершенно случайно и выбрать нужную Вам соцсеть здесь нельзя.

Проверять Вы мою работу будете в специальном разделе "Shares" статистики видео, именно там будет видна моя работа на графике и в статистике.

Во время моей работы Вы не должны заказывать аналогичную работу у кого-либо или где-либо ещё!

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