价格优化：价格优化算法_（8）.价格优化中的机器学习技术.docx
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价格优化中的机器学习技术
1.机器学习在价格优化中的应用背景
1.1传统价格优化方法的局限性
传统的价格优化方法通常基于统计学和经济学的基本原理，如线性回归、需求弹性分析等。这些方法在处理简单的市场环境和少量数据时效果较好，但在面对复杂多变的市场和大规模数据时，往往显得力不从心。主要局限性包括：
数据处理能力有限：传统方法难以处理大规模、多维度的数据，无法全面捕捉市场动态。
模型灵活性差：传统模型通常需要手动调整参数，难以适应市场变化。
预测精度低：传统方法在复杂市场环境下，预测精度往往不高，无法提供精细化的优化建议。
1.2机器学习的优势
机器学
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