让这个练习变得有趣的一件事是原始数据包含许多相互冲突的数据点。这是我的意思的一个例子：
这显示了关注者社交权威在 0 到 9 之间的人的数据，以及一条没有图像、没有 URL、没有@提及其他用户、两个主题标签以及 0 到 40 个字符的推文。我们有 1156 条推文未被转发，17 条被转发。
由此产生的算法最理想的结果是预测这些推文不会收到转发，因此出错的概率为 1.4%（1173 次中有 17 次）。请注意，生成的神经网络估计获得转发的概率为 2.1%。
我做了一个计算，列出了有多少这样的案例。我发现 东北移动数据库 我们有 102,045 个需要做出错误预测的单独训练样本，或者说略多于我们整个训练数据的 10%。这意味着神经网络最多只能在 90% 的时间内正确预测。
中的大量应用程序使它们成为经营业务的绝佳场所。然而，尽管选择太多，一个品牌仍然可以在应用商店中找到立足之地并蓬勃发展。
然而，应用程序发行商和营销人员需要 (a) 通过 App Store 访问者的高参与度和转化率来实现这一使命，以及 (b) 在中实现可行的长期保留。店铺。（编辑注：此后，我们将 。
移动应用程序商店列表中的应用程序商店优化的明显好处是，它可以最大限度地提高应用程序商店的可见性和转化率，从而为最有可能发生的与您的应用程序互动的用户提供更多下载。可能还有一些并不明显的额外好处，但可能会对应用程序的整体性能产生更大的影响：获取相关的长期用户、为应用程序内优化生成更好的数据以及通过付费营销活动来支付相关成本。所有这些都来自于通过更好的应用程序商店列表来定义和定位相关用户群。