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口统计数据心理统计数据历史记录以预

机器的工作是找到在数据之间创建关系的规则以便当出现以前未知的数据但以相同方式标记的情况时机器能够获得所需的结果。与电子邮件营销相关的一个很好的例子是垃圾邮件过滤检测。无监督学习还是无监督学习使用这种方法输入到算法的数据事先没有被标记因此机器会提取一条规则对具有某些特征的案例进行分组自动从数据本身中派生出它们。

电子邮件营销中的个示例涉及发送包

含与用户之前查看或购买的商品类似的产品推荐的电子邮件。亚马逊长期以来一直在做的事情。强化学习或强化学习在这种类型的机器学习中没有提供输入和输出数据的示例也没有提供正确的结果。该机器有一种方法可以通过奖励信号来了解其性能 日本企业电子邮件列表 是否正确。本质上机器会尝试不同的替代方案并评估哪种解决方案是最好的。因此系统被创建为能够学习并适应环境变化的系统。在电子邮件营销领域可以在优化发送时间或选择效果最佳的主题和内容等应用程序中找到示例。

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深度学习深度学习是机器学习的个子类别它

在多个层面上构建学习模型标是创建能够重现人脑功能以及它如何解释图像和语言的算法。想想为什么智能手机可以识别照片中的面孔。这种进化的飞跃正是通 BTB目录 过深度学习实现的。就电子邮件营销而言深度学习仍然是尚未探索的领域因为所需的技术技能非常多并且应用该技术所需的数据量也很大。无论如何尽管尚未开发但潜力是巨大的。例如想象一下添加人测下次搜索购买或访问该网站。

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