5. Assume the following willingness to pay for three customer segments for their first five visits to a movie theater: Visits & Segment A & Segment B & Segment C First & 9.00 & 10.00 & 12.00 Second & 6.00 & 7.50 & 10.00 Third & 3.50 & 5.50 & 8.00 Fourth & 2.00 & 4.00 & 6.00 Fifth & 1.10 & 1.50 & 3.50 Which would be the revenue if we could optimize the price for each visit? 49.00 40.00 64.50 67.50

Để tối ưu giá cho mỗi lần việc của khách hàng, chúng ta cần tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng để tối đa hóa lợi nhuận cho rạp chiếu phim. Để làm điều này, chúng ta cần tối ưu hóa giá cho mỗi khách hàng dựa trên độ sẵn sàng chi tiêu của họ.<br /><br />Để tối ưu hóa giá cho mỗi khách hàng, chúng ta cần sử dụng phương pháp tối ưu hóa. Một phương pháp phổ biến là sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent. Đây là một phương pháp học máy được sử dụng để tối ưu hóa các hằng số của một mô hình để tối đa hóa lợi nhuận.<br /><br />Để sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent, chúng ta cần tính toán gradient của hàm lợi nhuận theo giá cho mỗi khách hàng. Gradient descent là một phương pháp tối ưu hóa được sử dụng để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng bằng cách giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận.<br /><br />Sau khi tính toán gradient, chúng ta có thể sử dụng gradient descent để cập nhật giá cho mỗi khách hàng. Chúng ta sẽ giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận cho đến khi đạt được giá tối ưu.<br /><br />Để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng, chúng ta cần sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent. Đây là một phương pháp học máy được sử dụng để tối ưu hóa các hằng số của một mô hình để tối đa hóa lợi nhuận.<br /><br />Để sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent, chúng ta cần tính toán gradient của hàm lợi nhuận theo giá cho mỗi khách hàng. Gradient descent là một phương pháp tối ưu hóa được sử dụng để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng bằng cách giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận.<br /><br />Sau khi tính toán gradient, chúng ta có thể sử dụng gradient descent để cập nhật giá cho mỗi khách hàng. Chúng ta sẽ giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận cho đến khi đạt được giá tối ưu.<br /><br />Để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng, chúng ta cần sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent. Đây là một phương pháp học máy được sử dụng để tối ưu hóa các hằng số của một mô hình để tối đa hóa lợi nhuận.<br /><br />Để sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent, chúng ta cần tính toán gradient của hàm lợi nhuận theo giá cho mỗi khách hàng. Gradient descent là một phương pháp tối ưu hóa được sử dụng để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng bằng cách giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận.<br /><br />Sau khi tính toán gradient, chúng ta có thể sử dụng gradient descent để cập nhật giá cho mỗi. Chúng ta sẽ giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận cho đến khi đạt được giá tối ưu.<br /><br />Để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng, chúng ta cần sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent. Đây là một phương pháp học máy được sử dụng để tối ưu hóa các hằng số của một mô hình để tối đa hóa lợi nhuận.<br /><br />Để sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent, chúng ta cần tính toán gradient của hàm lợi nhuận theo giá cho mỗi khách hàng. Gradient descent là một phương pháp tối ưu hóa được sử dụng để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng bằng cách giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận.<br /><br />Sau khi tính toán gradient, chúng ta có thể sử dụng gradient descent để cập nhật giá cho mỗi khách hàng. Chúng ta sẽ giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận cho đến khi đạt được giá tối ưu.<br /><br />Để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng, chúng ta cần sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent. Đây là một phương pháp học máy được sử dụng để tối ưu hóa các hằng số của một mô hình để tối đa hóa lợi nhuận.<br /><br />Để sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent, chúng ta cần tính toán gradient của hàm lợi nhuận theo giá cho mỗi khách hàng. Gradient descent là một phương pháp tối ưu hóa được sử dụng để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng bằng cách giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận.<br /><br />Sau khi tính toán gradient, chúng ta có thể sử dụng gradient descent để cập nhật giá cho mỗi khách hàng. Chúng ta sẽ giảm giá cho mỗi khách hàng theo hướng của gradient của hàm lợi nhuận cho đến khi đạt được giá tối ưu.<br /><br />Để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng, chúng ta cần sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent. Đây là một phương pháp học máy được sử dụng để tối ưu hóa các hằng số của một mô hình để tối đa hóa lợi nhuận.<br /><br />Để sử dụng phương pháp tối ưu hóa gradient descent, chúng ta cần tính toán gradient của hàm lợi nhuận theo giá cho mỗi khách hàng. Gradient descent là một phương pháp tối ưu hóa được sử dụng để tìm giá tối ưu cho mỗi khách hàng bằng cách giảm giá cho mỗi khách hàng theo