Баттл твипов - 10 000 тысяч посетителей - против - Создание предиктивных

Добрый день.

Приведу 10 000 посетителей на Ваш сайт.

При помощи посещений, сайт будет подниматься в поисковых системах (Яндекс, Гугл и т. д).

При периодическом продвижения сайта таким образом, Вы будете получать целевую аудиторию и увеличивать продажи Ваших товаров.

Я предлагаю продвижение Вашего сайта и бонус в виде 50 объявлений размещённых на досках объявлений в вашем регионе.

50 объявлений это не только объявления это ещё и 50 ссылок на Ваш сайт, размещённые в интернете.

Это положительно сказывается на продвижении сайта в поисковиках.

Преимущество такого продвижения!

Вам не придётся обращаться в Seo-компанию, которая за такую работу возьмёт с Вас в 5 раз дороже.

А качество у вебмастера (в данном случае у меня) и у Seo-компании одинаковое.

Что требуется от заказчика:

1. Ссылку на Ваш сайт

2. С каких поисковых систем Вы хотите получить посетителей.

3. У Вас должен стоять счётчик на сайте (любой).

Если у Вас его нет, то я буду ориентироваться на свои показатели. И пришлю скриншот о проделанной работе.

4. Текст объявления и фото для досок объявлений.

Внимание:

Какие сайты не принимаю!

1. Сайты нарушающие законы РФ.

2. Сайты прокладки.

3. Сайты в которых нужно вводить номер телефона.

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