Баттл твипов - Youtube лайки, дизлайки - против - Создание предиктивных

Youtube лайки/дизлайки

★ Уважаемые, друзья!

500 вечных лайков или дизлайков YouTube на любое видео!

Можно разделить на несколько видео

Также можно выбрать соотношение лайк/дизлайк для одного видео

Всегда идём на встречу Вашим пожеланиям по скорости добавления лайков/дизлайков

Наши гарантии:

- 100% Безопасно для партнерских программ Air, VSP, Quiz, bbtv, Google Adsense

- От вас требуется только ссылка на видео.

Также наша компания предоставляет полный спектр услуг по продвижению на Youtube, Instagram, Twitter, Facebook, Soundcloud, Vimeo - Вы можете посмотреть эти услуги в нашем профиле.

Заказывая данный твип, Вы подтверждаете, что согласны с услугами, описанными в данном твипе ( для модераторов и покупателей)

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