偏差與變異、正規化與模型選擇：模型該多複雜｜Stanford CS229 第 6 堂
這堂課把測試誤差拆成雜訊 σ²、偏差平方、變異三項，再用 ridge regression 的閉式解說明正規化怎麼把特徵值從 λ 推到 λ+ρ，用一點偏差換掉大量變異。後半堂講雙降、ImageNet-V2，以及用開發集、k 折交叉驗證與 successive halving 挑超參數。
#bias-variance
3 篇文章、16：MLE vs MAP、bias-variance、熵與 KL，期中自評｜Berkeley CS189 第 14 堂
Lec 14 把 ridge 重新解釋成「最小平方 + 高斯先驗」的 MAP，再拆解 bias-variance，最後借 Chatbot Arena 示範怎麼讀論文。Lec 16 從壓縮講熵，接到 KL、cross-entropy，再回到 logistic regression 的損失函數。3/17 的期中考題與官方解答都公開在考古題資料夾：6 題、56 分、110 分鐘，另有 6 支逐題講解影片，可以照著模擬一次。
分類與偏差—變異，兩種不確定性怎麼分｜Harvard CS181 作業 2
CS181 Spring 2026 的 HW2（due 2/27）共四題 90 分：用行星觀測資料訓練 10 個 logistic 模型看偏差與變異、推導生成式分類的 MLE、在 27 筆貸款申請資料上實作五種分類器，再用 SGD／Momentum／Adam 看 ridge 怎麼改變損失地形。核心是分清「模型給的機率」和「10 個模型彼此不一致」這兩種不確定性。