Баттл твипов - Скрипт для прогрева - против - Создание предиктивных

Скрипт - сервис для прогрева рассылки на MAIL.RU

Главная цель — имитация белой рассылки и активности подписчиков, тем самым увеличивая рейтинг доверия почтовика к серверам и доменам.

Разогрев/прогрев IP и домена — это отправка писем на собственные адреса с последующей обработкой. Другими, более простыми словами, необходимо зарегистрировать (купить готовые) адреса почт и совершить на них рассылку с прогреваемого IP и домена. Затем нужно поочередно зайти в каждый ящик, открыть сообщение, если сообщение попало в папку «спам» — пометить его «это не спам».

1. Вход в mail.ru через web интерфейс
2. Переход в папку СПАМ / подъем из СПАМ в папку Входящие
3. Открытие непрочитанных писем
4. Возможность клика по ссылкам в письме
5. Удаление прочитанных и непрочитанных писем
6. Переход к следующему email адресу

1. Нет ограничений на кол-во серверов и доменов
2. Много поточность ограниченная только ресурсами Вашего оборудования
3. Возможность работать как с прокси так и без
4. Подмена UserAgent
5. Решение Capcha

1. Не требуется расходов для ZenoBox или ZenoPoster
2. Устанавливается на ПК
3. Тестовая лицензия - 1 день

Ваше желание попасть в inbox. Посмотри, попробуй и проверь!

1. Тестовая лицензия - 1 день
2. Лицензия на 5 дней - 500
3. Лицензия на 1 месяц - 1000
4. Лицензия на 6 месяцев - 2000 руб.
5. Лицензия на 1 год - 3000 руб.

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