例如，我有这样的电子邮件发送日志：
day_of_week| time | cta | is_opened |is_clicked1 |10:00AM|CLICK HERE|True |False7 |07:30PM|BUY NOW |False |False...我想编写一个程序来查看“发送电子邮件的最佳日期和时间”。
这个例子仅用于发送日期/时间。我希望在需要时可以添加额外的参数（如CTA、发件人姓名等）。
使用机器学习是最佳方式吗？（我没有机器学习经验）我精通Python，我认为我可以使用TensorFlow来实现它。
附注：这些是我们发送给会员的营销邮件，不是垃圾邮件或恶意软件。
回答：
对于你的情况，有两种观点：
- 给定日期、时间等，预测邮件是否会被打开/点击。
- 给定CTA等，预测发送电子邮件的最佳日期和时间。
对于第一种情况，你可以使用神经网络，或任何分类器来预测邮件是否会被打开/点击。
对于第二种情况，我假设这是你的情况，你可以考虑使用多元回归，因为你需要预测的两个变量（day_of_week，time）可能无法单独处理（例如，通过创建两个模型然后分别预测day_of_week和time）。你需要同时预测这两个变量。但你需要先清理数据，只保留已打开/点击的电子邮件。
当然，你可以使用TensorFlow来实现它。
