1: Doğrusal olmayan boyut azaltma: Temel kavramları ve daha kolay analiz için yüksek boyutlu verileri azaltmanın önemini keşfedin.

2: Doğrusal haritalama: Doğrusal haritalamanın temellerini ve makine öğreniminde veri boyut azaltmadaki rolünü tanıtır.

3: Destek vektör makinesi: Destek vektör makinelerinin sınıflandırma görevlerinde ve desen tanımada boyut azaltmayı nasıl uyguladığını öğrenin.

4: Temel bileşen analizi: PCA'nın verileri doğrusal olarak ilişkisiz değişkenler kümesine dönüştürme tekniğini inceleyin.

5: İzometri: İzometrik tekniklerin veri boyutlarını azaltırken noktalar arasındaki mesafeleri nasıl koruduğunu inceleyin.

6: Boyut azaltma: Boyut azaltmanın daha geniş kapsamını ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını anlayın.

7: Yarı kesin yerleştirme: Yarı kesin programlamayı ve boyut azaltma yöntemleriyle bağlantısını inceleyin.

8: Çekirdek yöntemi: Veri azaltmada doğrusal olmayan ilişkileri ele almada çekirdek yöntemlerinin gücünü keşfedin.

9: Çekirdek ana bileşen analizi: KPCA'nın yüksek boyutlu bir özellik alanında boyut azaltma gerçekleştirme yeteneğini keşfedin.

10: Sayısal devamlılık: Sayısal devamlılık tekniklerinin yüksek boyutlu sistemleri anlamada nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.

11: Spektral kümeleme: Spektral kümelemenin benzer veri noktalarını gruplamak için boyut azaltmayı nasıl kullandığını anlayın.

12: İzomap: Boyut azaltma için çok boyutlu ölçeklemeyi jeodezik mesafelerle birleştiren bir teknik olan İzomap'a bir bakış.

13: Johnson–Lindenstrauss lemması: Boyut azaltmanın geometrik özellikleri korumasını sağlayan Johnson-Lindenstrauss lemmasının matematiğine dalın.

14: Doğrusal olmayan doğrusal Poisson kaskad modeli: Bu modelin boyut azaltmada doğrusal ve doğrusal olmayan yöntemleri nasıl entegre ettiğini inceleyin.

15: Çok katlı hizalama: Çok katlı hizalama ve boyut azaltmada farklı alanlardan gelen verileri hizalamadaki önemi hakkında bilgi edinin.

16: Difüzyon haritası: Difüzyon haritalarının karmaşık veri kümelerinde boyut azaltma için difüzyon sürecini nasıl kullandığını anlayın.

17: T-dağıtılmış stokastik komşu yerleştirme: tSNE'nin verilerdeki yerel yapıları korurken boyut azaltma yeteneğini keşfedin.

18: Dağılımların çekirdek yerleştirmesi: Çekirdek yerleştirmenin yalnızca veri kümelerinde değil, dağılımlarda boyut azaltmaya nasıl izin verdiğini inceleyin.

19: Rastgele projeksiyon: Hızlı hesaplama için rastgele projeksiyonlara dayanan boyut azaltmaya yönelik pratik bir yaklaşım.

20: Çok katlı düzenleme: Çok katlı düzenleme teknikleri ve bunların yüksek boyutlu verilerden öğrenme üzerindeki etkileri hakkında bilgi edinin.

21: Deneysel dinamik modelleme: Deneysel dinamik modellemenin zaman serisi veri analizi yoluyla boyut azaltmaya nasıl yardımcı olduğunu keşfedin.