Doğrusal Olmayan Boyut Azaltma - Robotik Sistemlerde Veri Gösterimini Geliştirmek İçin Gelişmiş Teknikler
Fouad Sabry
Traducteur Utku Adal
Maison d'édition: Bir Milyar Bilgili [Turkish]
Synopsis
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.
