Баттл твипов - 2300 подписчиков в - против - Создание предиктивных

Добрый день!!!

Мы с удовольствием добавим 2300 участников в группу в Одноклассниках + БОНУС!!!

Подписчики/участники - главный показатель любой социальной сети, Одноклассники этому не исключение.

Основная цель этого твипа - сделать Вашу группу более солидной в глазах целевой аудитории и повысить ее рейтинг в поисковой выдаче.

МЫ ГАРАНТИРУЕМ:

- Качественное и своевременное выполнение работы;

- Качественные офферные подписчики. Из общего числа подписчиков 80% профилей с аватаром, профили с фотографиями;

- Ручное добавление;

- Подписчиков можно распределить на несколько групп;

- Рост суточного количества уникальных посетителей;

- Увеличение общего количество уникальных посетителей;

- Количество отписавшихся около 30% от заказа;

- Гарантия безопасности для Вашей группы, ее не забанят и не заморозят, поскольку подписчики привлекаются постепенно;

!!!внимание: подписчики являются нецелевой аудиторией

*БОНУС при заказе Вы получаете абсолютно бесплатно*

по 100 лайков последним 3 постам в ленте

Нужно для заказа:

- Для оформления заказа необходимо указать ссылку на группу. Если необходимо добавить участников в несколько групп, то в свободной форме указать количество участников для каждой из них.

- Группа должны быть открытой и не нарушать правила Одноклассники;

- Во время нашей работы не заказывать услугу по добавлению подписчиков у других исполнителей;

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