Баттл твипов - 2500 лайков Вашей - против - Создание предиктивных

Добавлю 2 500 лайков Вашей публикации в ВК + БОНУС, который Вас приятно удивит!

Лайки нужны для показателя популярности Вашего контента. Чем больше участников и людей, выразивших свое мнение лайком, тем выше популярность ВКонтакте вашей публикации.

почему НУЖНО выбрать именно МЕНЯ:

- Только реальные исполнители;

- Ручное добавление;

- Гарантия безопасности для Вашего паблика - 100%;

- Срок исполнения: 4 дня;

- Лайки можно разбить на несколько публикаций;

- Рост суточного количества уникальных посетителей паблика;

- Увеличение общего количество уникальных посетителей паблика;

- Нецелевая аудитория.

БОНУС ПРИ заказе !!!

При заказе Вы можете дополнительно и бесплатно выбрать:

- 50 живых участников в Ваш паблик;

- 30 репостов публичной страницы;

- 30 репостов фото, видео или записи.

- Для оформления заказа необходимо указать ссылку на Вашу публикацию в ВК и выбрать бонус, указав какой бонус Вам более подходит. Если Вы хотите сделать репост нескольких публикаций, то укажите в заказе ссылки на эти публикации и количество необходимых Вам репостов на каждый из них. 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