Баттл твипов - 2000 живых подписчиков в - против - Создание предиктивных

Добавлю 2000 живых подписчиков в Вашу группу в Одноклассниках + БОНУС, который Вас приятно удивит!

Для увеличения рейтинга Вашего паблика и поднятия его в топовых позициях ОК необходимо достаточное количество подписчиков. Чем больше подписчиков, тем больше активность на паблике.

почему НУЖНО выбрать именно МЕНЯ:

- Только реальные исполнители;

- Ручное добавление;

- Процент отписок около 30%;

- Гарантия безопасности для Вашего паблика;

- Срок исполнения: 10-12 дней (обычно 6-8 дней);

- Рост суточного количества уникальных посетителей паблика;

- Увеличение общего количество уникальных посетителей паблика;

- Подписчики нецелевые.

!!! БОНУС ПРИ заказе !!!

При заказе Вы получаете абсолютно бесплатно (нужно выбрать один из двух предложенных вариантов):

+ 50 лайков последним 5 постам;

+ 10 репостов последним 5 постам

- Для оформления заказа необходимо указать ссылку на Вашу группу в ОК. Чтобы получить бонус в свободной форме описать, какой бонус Вы хотите получить.

- Не заказывать продвижение у других людей.

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