균등 분포 (Uniform Distribution): 모든 가능한 결과가 동일한 확률로 발생하는 확률 분포로, 모든 사건이 공평한 기회를 갖는 경우에 해당합니다.

그라디언트 부스팅 프레임워크 (Gradient Boosting Framework): 기계 학습에서 사용되는 앙상블 학습 기술 중 하나로, 약한 모델을 조합하여 강력한 예측 모델을 구축하는 방법입니다.

나이브 베이지안 분류기 (Naive Bayes Classifier): 베이즈 정리를 사용하여 분류 작업을 수행하는 확률적 분류 알고리즘으로, 각 특성 간의 독립성 가정을 기반으로 합니다.

다중 대치법 (Multiple Imputation): 결측치를 다른 변수와 관련된 정보를 사용하여 대체하는 통계적 기술로, 데이터의 완결성을 복구하기 위해 사용됩니다.

랜덤 컷 포레스트 (RCF) 알고리즘 (Random Cut Forest): 이상치 탐지 및 이상 행동 감지를 위한 알고리즘으로, Amazon SageMaker에서 사용할 수 있는 기계 학습 모델입니다.

로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 분류 문제를 해결하는 데 사용되는 선형 모델로, 로지스틱 함수를 사용하여 이진 분류 및 다중 분류 문제를 다룹니다.

분류 오류율 (Misclassification Rate): 분류 모델의 성능을 나타내는 지표로, 정확하게 분류되지 않은 예측의 비율을 나타냅니다.

선형 서포트 벡터 머신 (SVM) (Support Vector Machine): 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위한 기계 학습 알고리즘으로, 데이터를 선형으로 나누는 초평면을 찾는 것을 목표로 합니다.

선형 회귀 (Linear Regression): 회귀 분석을 수행하는 데 사용되는 통계적 모델로, 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다.

시그모이드 활성화 함수를 사용하는 단일 퍼셉트론 (Single Perceptron with Sigmoid Activation Function): 인공 신경망에서 사용되는 간단한 단일 뉴런 모델로, 시그모이드 함수를 활성화 함수로 사용합니다.