Баттл твипов - 2000 реальных Youtube - против - Создание предиктивных

Реальные Youtube просмотры для вашего видео!

Что вы получите в этом твипе:

- 2000 реальных ютуб просмотров

Особенности:

- Улучшение позиций видео

- Видео не банится, 100% безопасные методы

- 24/7 поддержка клиентов

- Любые дополнительные услуги по запросам клиента

Какие гарантии мы вам даем?

- Если вдруг случится так, что просмотры упадут, то дайте нам знать, мы вернем все на место!

принимаем СПЕЦ заказы НА любое количество просмотров!

PS: Пожалуйста убедитесь, что ваше видео доступно для комментариев

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