-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - Репосты Youtube 2000 - VS - Создание предиктивных


★ Уважаемые друзья!
Репосты Youtube один из важных показателей рейтинга видео на Ютуб. Мы готовы предложить вам за 1 твип 2000 быстрых репостов Youtube
Гарантии:
- 100% Безопасно для партнерских программ Air, VSP, Quiz, bbtv, Google Adsense
- Репосты идут со всего мира
- От вас требуется только ссылка на видео
Также наша компания предоставляет полный спектр услуг по продвижению на Youtube, Instagram, Twitter, Facebook, Soundcloud, Vimeo.
Заказывая данный твип, Вы подтверждаете, что согласны С услугами описанными в данном твипе ( для модераторов и покупателей)
Мы работаем В пределах описания данного твипа и НЕ более!

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