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0.  Classificaition (분류)- 종속변수 (y) 가 범주형 값을 가질 때두 사건 간의 '연관성' 분석 (예: 기업의 연구개발 투자와 신제품 출시 비율 간의 관계, 광고비와 매출액 간의 관계, 한 나라의 일인당 GDP 와 국민의 기대수명 간의 관계 등)1.  분류 알고리즘 종류- KNN : 근접 거리를 기준으로 하는 알고리즘[특징] : 분류하려는 대상과 가장 가까운 k 개의 데이터를 찾은 뒤, label 들을 voting 하여 분류: 거리 척도가 다양하게 설정됨 (유클리디안 거리, 코사인 거리)[장점]: 간단한 모델/ 직관적[ 단점]: 검색 비용이 큼 (학습 데이터의 수만큼 거리 계산을 해야 함) - Decision Tree : 데이터 균일도에 따른 규칙 기반예) 독립변수(x): 날씨, 습도..

https://www.kaggle.com/code/nimapourmoradi/red-wine-quality Red Wine QualityExplore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Red Wine Qualitywww.kaggle.comhttps://www.kaggle.com/code/udaykotiya/iml-practical-13-226270307060 IML_PRACTICAL_13_226270307060Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Wine Quality Datasetwww.kaggle.comhttp..

1. 옥외광고 분류의 필요성- 정의: 온라인 광고는 하나의 매체 (예: 카카오톡, 네이버 등)에서 다양한 형태의 광고상품 (예: 베너광고, 검색광고 등)이 증가하는 반면 옥외광고는 매체가 곧 상품이기 때문에 다양한 매체가 증가하는 경향을 지님온라인광고) 블로그, 인스타그램 -> 광고상품 모델링이 불가능함 (하나의 매체가 n 개애의 상품을 가지기 때문)옥외광고) 매체가 하나의 상품임 '옥외광고가 성장하기 위해선, 매체가 증가해야 함' (1) 옥외광고는 '부착된 장소나 형태에 따라 고유 명칭이 존재'-> 분류 및 정의가 필요함 : 커뮤니케이션을 위해서 (2) 개별 옥외광고에 대한 올바른 명칭과 유형을 정립하여 관계자, 소비자에게 올바른 지식 제공-> 올바른 명칭과 유형: 데이터 정합성을 위해서 (3) 특정 ..