როგორ ირჩევთ საუკეთესო მრავალჯერადი რეგრესიის მოდელს?

როგორ პოულობთ პროცენტის ხარჯის მოდელს?

სამოდელო სამომავლო საპროცენტო ხარჯები, როგორც სესხის საშუალო ღირებულება გამრავლებული ბალანსის ბალანსზე არსებული ვალის საშუალო ოდენობაზე ყოველწლიურად. ეს ჩვეულებრივ გამოითვლება შემდეგნაირად: (დაწყებული ვალის ნაშთი + დასრულებული ვალის ნაშთი) ÷ 2

რა არის მრავალჯერადი რეგრესიის განტოლება?

მრავალჯერადი რეგრესია. მრავალჯერადი რეგრესია ზოგადად ხსნის ურთიერთობას მრავალ დამოუკიდებელ ან პროგნოზირებულ ცვლადსა და ერთ დამოკიდებულ ან კრიტერიუმულ ცვლადს შორის. ზემოთ ახსნილი მრავალჯერადი რეგრესიის განტოლება იღებს შემდეგ ფორმას: y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c

როგორ ემსახურებით TensorFlow მოდელს?

იმისათვის, რომ მოემსახუროთ Tensorflow-ის მოდელს, უბრალოდ გაიტანეთ SavedModel თქვენი Tensorflow პროგრამიდან. SavedModel არის ენობრივად ნეიტრალური, აღდგენადი, ჰერმეტული სერიალიზაციის ფორმატი, რომელიც საშუალებას აძლევს უფრო მაღალი დონის სისტემებსა და ხელსაწყოებს შექმნან, მოიხმარონ და გარდაქმნან TensorFlow მოდელები

როგორ ქმნით შესაძლებლობების დაგეგმვის მოდელს?

როგორ განვავითაროთ შესაძლებლობების დაგეგმვის ეფექტური პროცესი. აირჩიეთ შესაბამისი შესაძლებლობების დაგეგმვის პროცესის მფლობელი. განსაზღვრეთ გასაზომი ძირითადი რესურსები. გაზომეთ რესურსების გამოყენება ან შესრულება. შეადარეთ ათვისება მაქსიმალურ სიმძლავრეებთან. შეაგროვეთ სამუშაო დატვირთვის პროგნოზები დეველოპერებისა და მომხმარებლებისგან. სამუშაო დატვირთვის პროგნოზების გარდაქმნა IT რესურსების მოთხოვნებში

როგორ ირჩევთ სატესტო ბაზარს?

ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე რჩევა წარმატებული რეგიონული გაშვებისთვის. აირჩიეთ ტერიტორია, რომელიც შეესაბამება თქვენს სამიზნე ბაზარს. გამოიყენეთ მედია რესურსები გონივრულად. ჩამოაყალიბეთ ტესტის მიზნები. ჩამოაყალიბეთ სარეკლამო მიზნები. ჩაატარეთ კვლევა ტესტირებამდე და მის შემდეგ. განაწილების არხების შეფასება. შეაფასეთ კონკურენტული პასუხი