* 선형 회귀 분석(Linear Regression) - 독리변수와 종속변수가 선형적인 관계가 있다는 가정하에 분석 * 의사결정나무(Decision Tree) - 독립변수의 조건에 따라 종속변수를 분리(비 -> 축구No) - overfitting이 잘 일어남 - ensemble model의 기초 * KNN(K-Nearest Neighbor) - 새로 들어온 데이터의 주변 k개의 데이터의 class로 분류하는 기법 - hyper paramete: k개와 같이 사람이 지정해줘야 하는 매개변수 * Neural Network - 입력, 은닉, 출력층으로 구성된 모형으로서 각 층을 연결하는 노드의 가주잋를 업데이트하며 학습 - overfitting 단점이 있음 * SVM(Support Vector Machine)..