1: 次元削減: ロボット工学における高次元データの複雑さを軽減する概念と必要性を紹介します。

2: 主成分分析: 特徴抽出とデータ圧縮のための主要な線形手法としての PCA について説明します。

3: 非線形次元削減: ロボット工学における複雑なデータ構造をキャプチャするための非線形手法について説明します。

4: 固有顔: ロボット工学における顔認識のための固有顔の使用について説明し、次元削減の実際の応用を示します。

5: 経験的直交関数: ロボット システムの重要な特徴をキャプチャする方法でデータを表現する方法について説明します。

6: 半正定値埋め込み: データの関係性を維持しながら次元を削減し、ロボット データ処理を改善するこの手法を紹介します。

7: 線形判別分析: 削減されたデータにおけるクラス分離性に焦点を当てることで、LDAA の が分類タスクにどのように役立つかを説明します。

8: 非負行列分解: ノンフィクション がデータからパーツベースの表現を抽出するのにどのように役立つかを説明します。特にロボット工学において重要です。

9: カーネル主成分分析: カーネル法を使用して PCA を拡張し、複雑な入力を扱うロボット工学システムに不可欠な非線形データを処理します。

10: 将軍 (ツールボックス): ロボット アプリケーション用の次元削減法を含む 将軍 機械学習ツールボックスについて説明します。

11: スペクトル クラスタリング: ロボットの認識と理解に不可欠なタスクである高次元データをクラスタリングするこの手法について説明します。

12: アイソマップ: 非線形次元削減法である アイソマップ と、それがロボット モデルの改善に与える影響について説明します。

13: 主成分回帰: PCA と回帰をリンクして、データの次元を削減し、ロボット工学の予測モデルを改善します。

14: 多重線形サブスペース学習: 多次元データを処理し、ロボットのパフォーマンスを向上させるこの高度な方法を紹介します。

15: マルピー: マルピー 機械学習ライブラリの詳細を説明し、ロボット システムの次元削減ツールを紹介します。

16: 拡散マップ: 次元削減のための拡散マップ手法とロボットへの応用に焦点を当てます。

17: 特徴学習: 特徴学習の概念と、ロボット システムのデータ解釈を強化する上でのその重要性について説明します。

18: カーネル適応フィルタ: モデルを動的データに適応させ、リアルタイムのロボット意思決定を改善するためのこのフィルタリング手法について説明します。

19: ランダム投影: ランダム投影手法によってロボットの大規模データ セットの次元削減を高速化する方法を説明します。

20: 特徴エンジニアリング: ロボットが環境をより効果的に理解して対話するのに役立つ特徴を設計するプロセスを紹介します。

21: 多変量正規分布: 最後に、不確実性とデータ モデリングを処理するためにロボットで使用されるこの統計ツールについて説明します。