Twip battle - Схема вязания салфетки - VS - Создание предиктивных

Схема вязания , салфетки , крючком , без описания . Кружево БРЮГГЕ . Схема разработана , на такую толщину пряжи , как на моем фото . Что без труда и расчетов ,  Вы смогли связать , такую салфетку .  Размер салфетки около - 25-40 см , крючком № 1  . Для опытных вязальщиц , которые умеют вязать ,  кружево Брюгге  . Салфетка вяжется , 100 % хлопка . Потребуется приблизительно от 35-70 гр  ( 660 м-100 граммах ) (зависит от толщины пряжи и плотности вязания) . Рады салфетки , обозначены буквами , про алфавиту  , А -1 ряд , В -2 ряд и т.д ,   продолжаем вязание , по схеме. В файле , только схема , вязания без описания . Мастерицы , которые умеют , вязать кружево БРЮГГЕ  , не составит труда , связать , себе и своим близким , эксклюзивный подарок , к любому празднику . Схема приобретается , исключительно , в личное пользование . Запрещается , распространение схемы , для коммерческих и некоммерческих целей . Приобретенная схема , как цифровой товар , возврату и обмену не подлежит, оплата за приобретенное описание , не возвращается . После оплаты , ссылку на схему ,  высылаю  на Яндекс Диск и   Вы сразу , можете скачать схему .    Качество и честность гарантирую . Я всегда на связи , пишите в л.с

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