Баттл твипов - 20 крауд ссылок на 20 - против - Создание предиктивных

Предлагаю вашему вниманию размещение вашей темы или сообщения на 20 популярных SEO-форумах.

Тематика форумов: SEO, соцсети, заработок, партнерские программы, работа, домены, хостинг, криптовалюты и прочее.

Размещаю как новую тему, либо в виде ответа в нужной теме (по вашему желанию). Ваше сообщение будет жить вечно, пока существует форум. В теме допускается 1 - 2 ссылки на ваш сайт + картинка (по желанию).

Профиля на всех форумах прокачанные, с аватарками, с положительной репутацией.

Количество сообщений в профилях: от 50 до 150 сообщений, на некоторых форумах более 300 и выше сообщений.

Данный вид размещения хорошо подходит для рекламы своих услуг или проектов, а также для привлечения целевого трафика. Плюс вы получите качественные обратные ссылки на ваш сайт с авторитетных ресурсов. При необходимости могу в дальнейшем отвечать в вашей теме на вопросы интересующихся пользователей.

На каждую тему/сообщение гарантия 1 месяц! Если вдруг тема будет удалена модераторами, по первому вашему требованию размещу её на другом СЕО-форуме.

Если у вас есть вопросы задавайте перед размещением, всем отвечу.

Ваша тема или ссылка не должна нарушать правила форума!

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