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1:非線性降維:探索基本概念以及降低高維度資料以便於分析的重要性。
2:線性映射:介紹線性映射的基礎知識及其在機器學習中降低資料維度的作用。
3:支援向量機:了解支援向量機如何在分類任務和模式辨識中應用降維。
4:主成分分析:深入研究 主成分分析 將資料轉換為一組線性不相關變數的技術。
5:等距:檢查等距技術如何在減少資料維度的同時保留點之間的距離。
6:降維:了解更廣泛的降維範圍及其在各領域的應用。
7:半定嵌入:研究半定規劃及其與降維方法的關聯。
8:核方法:發現核方法在處理資料縮減中的非線性關係方面的強大功能。
9:核主成分分析:探討關鍵主成分分析法在高維度特徵空間中進行降維的能力。
10:數值延拓:了解數值延拓技術如何幫助理解高維繫統。
11:譜聚類:了解譜聚類如何利用降維對相似的資料點進行分組。
12:等點陣圖:等點陣圖 簡介,這是一種將多維縮放與測地距離結合以進行降維的技術。
13:約翰遜–椴樹花束 引理:深入研究 約翰遜·林登斯特勞斯 引理的數學原理,確保降維保持幾何性質。
14:線性非線性泊松級聯模型:研究此模型如何在降維中整合線性和非線性方法。
15:流形對齊:了解流形對齊及其在降維中對齊來自不同域的資料的重要性。
16:擴散圖:了解擴散圖如何使用擴散過程在複雜資料集中進行降維。
17:時間 分散式隨機鄰域嵌入:探索 特斯內 在保留資料局部結構的同時降低維度的能力。
18:分佈的內核嵌入:研究內核嵌入如何允許分佈(而不僅僅是資料集)降維。
19:隨機投影:一種實用的降維方法,依靠隨機投影進行快速計算。
20:流形正規化:了解流形正規化技術及其對高維度資料學習的影響。
21:經驗動態建模:了解經驗動態建模如何透過時間序列資料分析來幫助降維。