Баттл твипов - 8000 просмотров видео - против - Создание предиктивных

★ Уважаемые друзья!

Покупая этот твип, вы гарантировано получите 8000 просмотров на ваш видео YouTube, с гарантией 30 дней. Если хотите больше просмотров, заказывайте сразу несколько твипов! (+20% при заказе больше 3х твипов сразу)

Наши преимущества:

1. Не требуется доступ к паролю;
2. Отсутствует риск бана для вашей учетной записи и блокировки видеоролика;
3. Хорошее удержание до 1 - 4 минут и выше;
4. Возможно распределить просмотры на видео кратно 1000 (до 5 видео);
5. Любые партнёрки (Air, VSP, Quiz и др. );
6. Быстрое выполнение и в сроки;
7. В случае списания, просмотры восстанавливаются;
8. Просмотры делаются в независимости от количества заказов.

Высокое качество просмотров, мы нацелены на долговременное сотрудничество, стараемся делать всё качественно, как для себя.

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