python可以构建sem模型_【九枝兰】如何将机器学习应用到SEM账户中

Ais like afor the mind. -- Steve Jobs
电脑就像有头脑的自行车。-- 史蒂夫 · 乔布斯
这句话通常被理解为：以同样的方式，自行车可以提升人力的移动效率，电脑可以提高人脑力的生产力与输出效率。
那么能否将机器学习（）应用到你的PPC账户中，从而提高效率，为你的PPC活动找到新的关键词呢？

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SEMer在开展PPC活动时面临的最大问题是如何提高效率。如果给你足够的时间去构建并优化一项PPC活动，你想做的远远多于你能做的。因此，问题的关键就是要明确优先顺序，高效利用你的时间。
在这篇文章中，我们将会谈论机器学习的概念，以及机器学习是如何潜移默化地提升效率的。我会使用关键词分类来作为示例，探索机器学习对关键词短语的设置会起到怎样的作用。
我们所说的机器（）学习指的是什么？
对于这一短语的定义，我认为以下说法较为权威：
机器学习是一种通过设计模型或计算方法从而进行预测的方法。这些模型能够产出令人信赖的、可重复的决定，并能够根据过往学习经验，根据数据判断未来发展方向。
这些令人信赖的、可重复的决定，正是我们在本文中想要谈论的核心价值！
在一个较高的层面上，机器学习算法的目标是输出一项预测的计算公式，并计算出相关系数，将错误出现的概率降到最低，也就是说，要达到最好的预测效果。
机器学习能解决两个核心问题 - 分类问题（）与回归问题（）。分类问题用于将事务打上一个标签，将数据与预测标签相关联，比如判断某个用户是男还是女，且最终正确结果只有一个；而回归问题通常用来预测一个值，比如产品的真实价格，所以这是一种逼近预测。

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分类回归
关键词分类是典型的分类问题。
关于关键词分类，我们的目标是将展示文案的分类应用到新关键词短语的摆放位置，并将这一过程通过机器学习自动决策。这是一项琐碎但是非常重要的实践，因为在待选关键词短语非常多的情况下，完成这一过程会非常耗时。
解决该分类问题的首要前提就是要有一些已分类的数据，即依据已有的付费搜索账户的关键词“分类” 。接下来抓住“特征” ，且这些特征能够被用于预测这些新的数据应该怎么分类。

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“特征”的基本定义是建立这一模型的因素——预测变量。
将广告文案的数据转化为“词袋”（bag of words） -- 对计算方法非常有用。这一简单的矢量包含了在某一给定的文案中某一个单词出现的次数。在下面这个案例中，我们把关键词看作是一个简短的广告文案。
左侧：（可以将广告文案看成是由各种短语组成）
人工智能研究杂志
人工智能研究杂志覆盖了人工智能领域，并且在互联网上免费刊出。这一杂志的每一专栏都由摩根·考夫曼出版。
右侧：（数字为出现次数）
0 学习
3 杂志
2 智能
0 文本/文案
1 互联网
0 监视工具
0 脚本语言5