Twip battle - Прокачаю ваши профили в - VS - Создание предиктивных

Прокачаю ваши профили в Кворке, Advego, Text.ru, ETXT.

Трудно подняться новичкам на биржах. Необходимы несколько оплаченных работ и отзывов. Имею несколько прокаченных профилей на бирже и смогу помочь вам получить начальный рейтинг, отзывы и первые работы.

Цена 750 рублей за одно из перечисленных (в заявке выбирайте одно).

1 работу в кворк - вы вернете там 400 рублей - получите 1 отзыв, 1 успешно проделанную работу, сможете вывести баланс от 15 рублей.

10 работ в адвего -  вы вернете там 250 рублей, понадобится быть в онлайне без перерыва в течении более 2 часов, получите 1 отзыв, 10 успешных проделанных работ (исчезнет принятие задание раз в 10 минут), сможете вывести баланс от 500 рублей.

15 работ в Text.ru или в ETXT - можно в обоих - но не более 15 вместе - вы вернете там не менее 300 рублей, получите 2 отзыва (если биржи разные), 15 успешных проделанных работ, сможете вывести баланс от 100-250 рублей.

Предлагайте свои варианты - пишите в сообщениях на какую биржу нужна услуга.

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