Баттл твипов - 1млн на дропшиппинге за - против - Создание предиктивных

 Мой личный подробный мануал по зароботоку на дропшиппинге. За период написания статьи одновременно делал тест на работоспособность схемы выплаты в мануале есть.

Что ещё узнаете? Какими сервисами пользоваться и как настроить программное обеспечение. Чтобы всё работало на автомате...

И от меня лично (контакты есть в мануале) ЕСЛИ ЧЕРЕЗ НЕДЕЛЮ НЕ БУДЕТ ПРИБЫЛИ Я ВЕРНУ ВАМ 2000 РУБ. 

+полностью ваш интернет магазин бесплатно!

+ лайфхак по дропшиппингу! 

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