Harvard CS181 HW0：開學前先做這 4 題，卡哪題就先補哪裡
HW0 用四題檢查 CS181 的先修：矩陣 y=Xw 的可解條件、目標函數的微分與優化、機率推理，以及用 Python 實作 OLS。做不順的地方就是開學後要優先補的缺口。
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5 篇文章Harvard CS181 HW1：冰芯溫度迴歸— 先掌握線性、核、神經網路三條路徑
HW1 以 800k 年冰芯溫度資料做線性迴歸、核迴歸與簡易神經網路，先掌握三種模型的訓練與驗證方法，為接下來的分類與深度學習鋪路。
CMU 07-280 Lecture 7 導讀：Linear Regression 與 Normal Equation
Lecture 7 把 ERM 套到 linear functions 與 squared loss，從一維 slope 推到矩陣形式 `argmin ||y-Xθ||²`，再在 `XᵀX` 可逆時得到 normal equation。
線性迴歸：從 LMS 到局部加權迴歸
線性迴歸不只是一條最佳直線；第一章用平方損失串起梯度下降、常態方程、最大概似估計與局部加權迴歸。
CMU 10-301 HW3：比較 K-NN、Perceptron 與 Linear Regression
HW3 是純 written 作業，以 decision tree 回顧，再比較 K-NN、Perceptron 與 Linear Regression 的 inductive bias、誤差與 model selection。