Баттл твипов - 1000 просмотров на видео - против - Создание предиктивных

Я и мои партнеры помогаем владельцам каналов YouTube/Ютуб продвигать свои видео, увеличивая просмотры на них.

За 1 твип вы получите 1000 просмотров на видео.

Ютюб Просмотры оказывают сильнейшее влияние на рейтинг видео в Youtube и его выдачу в поиске по ключевым словам.

Повысив количество просмотров, вы поднимаете свой рейтинг на Youtube, что положительно сказывается на продвижении вашего канала в целом.

Наши гарантии:

- 100% Безопасно для ПП Air, VSP, Quiz, bbtv, Google Adsense.

- Просмотры со всего мира.

- Просмотры не списываются Ютубом!

- Удержание до 80%

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