1: 非線形次元削減: 基礎概念と、高次元データを削減して分析を容易にすることの重要性について学びます。

2: 線形マップ: 線形マッピングの基礎と、機械学習におけるデータ次元削減の役割を紹介します。

3: サポートベクターマシン: サポートベクターマシンが分類タスクとパターン認識で次元削減を適用する方法について学びます。

4: 主成分分析: データを線形に相関のない変数のセットに変換する PCA の手法について詳しく学びます。

5: 等長法: 等長法がデータ次元を削減しながらポイント間の距離を維持する方法を調べます。

6: 次元削減: 次元削減のより広い範囲と、さまざまな分野でのその応用について理解します。

7: 半正定値埋め込み: 半正定値プログラミングと、その次元削減法との関連について学びます。

8: カーネル法: データ削減における非線形関係の処理におけるカーネル法の威力について学びます。

9: カーネル主成分分析: 高次元の特徴空間で次元削減を実行する 韓国PCA の機能について学習します。

10: 数値継続: 数値継続手法が高次元システムの理解にどのように役立つかを学びます。

11: スペクトル クラスタリング: スペクトル クラスタリングが次元削減を活用して類似のデータ ポイントをグループ化する方法を理解します。

12: アイソマップ: 多次元スケーリングと測地距離を組み合わせて次元削減を行う手法である アイソマップ について説明します。

13: ジョンソン–リンデンの花束 の補題: 次元削減で幾何学的特性が維持されるようにする ジョンソン・リンデンシュトラウス の補題の数学について学習します。

14: 線形非線形ポアソン カスケード モデル: このモデルが次元削減で線形および非線形手法をどのように統合するかを学習します。

15: マニフォールド アライメント: マニフォールド アライメントと、次元削減において異なるドメインのデータをアライメントする際のその重要性について学びます。

16: 拡散マップ: 拡散マップが複雑なデータセットの次元削減に拡散プロセスを使用する方法を理解します。

17: T 分散確率的近傍埋め込み: データのローカル構造を保持しながら次元を削減する ツネ の機能を調べます。

18: 分布のカーネル埋め込み: カーネル埋め込みによって、データセットだけでなく分布の次元削減がどのように可能になるかを調べます。

19: ランダム投影: 高速計算のためにランダム投影に依存する次元削減の実用的なアプローチ。

20: マニフォールド正則化: マニフォールド正則化手法と、高次元データからの学習への影響について学びます。

21: 経験的動的モデリング: 時系列データ分析を通じて経験的動的モデリングが次元削減にどのように役立つかを確認します。