Баттл твипов - 700 лайков на - против - Создание предиктивных

★ Уважаемые, друзья!

Лайки на комментарий на youtube

Мы предлагаем вам сделать 700 лайков на ваш комментарий на Youtube.

Чтобы заметили ваш канал новые потенциальные подписчики можно оставлять комментарий под популярными видео, у которых очень много комментариев.

Если люди видят, что на вашем комменте много лайков они чаще всего интересуются кто вы и почему так много лайков и переходят на ваш канал. Определенный процент перешедших подписывается на вас и вы получаете настоящих живых подписчиков на свой канал!

Во время заказа у нас не заказывайте у других продавцов, чтобы избежать недопонимания!

Также наша компания предоставляет полный спектр услуг по продвижению на Youtube, Instagram, Twitter, Facebook, Soundcloud, Vimeo. 

Заказывая данный твип, Вы подтверждаете, что согласны С услугами описанными в данном твипе

Мы работаем В пределах описания данного твипа и НЕ более!

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