gennaio 2026
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I primi 10 studfile.net competitors
I 10 siti web che vantano le performance migliori come studfile.net nel mese di gennaio 2026 sono classificati in base alla loro affinità con studfile.net in termini di traffico delle keyword, targeting dell'audience e sovrapposizione del mercato
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99%Помощь студентам - Лучший сервис помощи студентам. Помощь студентам в написании работ Звоните 8-800-301-89-66.
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98%Инфоурок — образовательная онлайн-платформа №1 по популярности. Более 7 000 000 материалов для профессионалов своего дела. Смотрите курсы, видеолекции, онлайн-мероприятия, скачивайте полезные материалы и загружайте свои, чтобы зарабатывать на них.
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97%Для студентов МГТУ им. Н.Э.Баумана по предмету Механика жидкости и газа (МЖГ или Гидравлика)
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95%мультиурок – образовательная площадка, на которой каждый учитель может бесплатно получить собственный сайт, делиться опытом, общаться и удобно следить за интересными публикациями своих коллег.
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87%The banking system is a key sector of the economy and often faces various types of risks. This article focuses on credit risks, which are the main source of financial losses for credit institutions, including banks. Based on real data, a scoring model was developed in this study to assess and optimally manage credit risk, using the XGBoost machine learning algorithm. The model returns score values in the range of 300–850. Quality metrics such as ROC AUC, PR AUC, Precision, Recall, and F1 score were evaluated for the developed model. Within the scope of the research, a new approach was proposed to assess the sensitivity of a machine learning model to changes in variable values. The approach is based on the concept of entropy. The results show that the use of machine learning models makes it possible to assess and optimally manage credit risk, thereby reducing potential losses. Moreover, the proposed new approach, when applied together with the well-known SHAP method, allows for a deeper evaluation of the model and its sensitivity to changes in variable values.
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78%studfile.net: i 5 concorrenti principali nel mese di gennaio 2026 sono spravochnick.ru, ppt-online.org, bibliofond.ru, infourok.ru e altri.
Secondo i dati di Similarweb relativi alle visite mensili, il principale concorrente di studfile.net nel mese di gennaio 2026 è spravochnick.ru, con %competitor_1_visits% visite. studfile.net: il 2° sito web più simile è ppt-online.org, con %competitor_2_visits% visite nel mese di gennaio 2026. Al 3° posto si classifica bibliofond.ru, con %competitor_3_visits% visite.
infourok.ru si posiziona al 4° posto come il sito web più simile a studfile.net, mentre studizba.com detiene il 5° posto. infourok.rue studizba.com hanno ricevuto rispettivamente %competitor_4_visits% e %competitor_5_visits% visite nel mese di gennaio 2026.
Gli altri cinque concorrenti con le prestazioni migliori sono multiurok.ru (%competitor_6_visits% visite nel mese di gennaio 2026), cyberleninka.ru (%competitor_7_visits% visite nel mese di gennaio 2026), nsportal.ru (%competitor_8_visits% visite nel mese di gennaio 2026), studwood.net (%competitor_9_visits% visite nel mese di gennaio 2026) e kampus.ai (%competitor_10_visits% visite nel mese di gennaio 2026).