1：降維：介紹降低機器人技術中高維度資料複雜度的概念與需求。

2：主成分分析：討論 主成分分析 作為特徵提取和資料壓縮的關鍵線性技術。

3：非線性降維：探索用於捕捉機器人技術中複雜資料結構的非線性技術。

4：特徵臉：涵蓋了特徵臉在機器人技術中臉部辨識的使用，展示了降維的現實應用。

5：經驗正交函數：描述一種以捕捉機器人系統重要特徵的方式表示資料的方法。

6：半定嵌入：引入此技術可以保留資料關係，同時降低維度，改進機器人資料處理。

7：線性判別分析：解釋 LDA 如何透過專注於簡化資料中的類別可分離性來幫助完成分類任務。

8：非負矩陣分解：描述 奈米纖維 如何幫助從資料中提取基於零件的表示，特別是對於機器人技術。

9：核主成分分析：使用核方法擴展 主成分分析 以處理非線性數據，這對於處理複雜輸入的機器人系統至關重要。

10：將軍（工具箱）：重點介紹 將軍 機器學習工具箱，其中包括機器人應用的降維方法。

11：譜聚類：涵蓋了這種用於高維度資料聚類的技術，這是機器人感知和理解中的一項基本任務。

12：等點陣圖：討論 等點陣圖（一種非線性降維方法）及其對改進機器人模型的影響。

13：主成分迴歸：將 主成分分析 與迴歸連結起來，以減少資料維度並改善機器人技術的預測模型。

14：多線性子空間學習：引入這種處理多維資料的先進方法，提升機器人效能。

15：米爾皮：詳細介紹了 米爾皮 機器學習庫，展示了機器人系統降維的工具。

16：擴散圖：重點在於用於降維的擴散圖技術及其在機器人技術中的應用。

17：特徵學習：探討特徵學習的概念及其在增強機器人系統資料解釋的意義。

18：內核自適應過濾器：討論這種過濾技術，用於使模型適應動態數據，改進即時機器人決策。

19：隨機投影：深入了解隨機投影技術如何加速機器人技術中大型資料集的降維。

20：特徵工程：介紹設計特徵的過程，幫助機器人更有效地理解環境並與其互動。

21：多元常態分佈：最後探討了機器人技術中用於處理不確定性和資料建模的統計工具。