Gaussian SVM 的結果可以讀成「以支援向量為中心的 Gaussian 做線性投票」，把中心與票數都放開來學就是 RBF 網路。N 筆資料全當中心時，迴歸的最佳票數是 β = Z⁻¹y，訓練誤差剛好是 0，所以要靠 ridge 或把中心減到 M ≪ N 個代表點來正則化；代表點用 k-means 找，它輪流做「每筆資料歸到最近的中心」與「中心改成群內平均」兩步，直到分群不再變動。
CS189 Spring 2026 第 4–7 講用一條線串起非監督式學習：先用 K-means 分群，指出它的弱點（硬指派、沒有機率框架、只適合體積相近的圓形群），再複習機率、引入最大概似估計（MLE）與多變量高斯，最後把 K-means 改寫成高斯混合模型（GMM）。GMM 的 log-likelihood 沒有封閉解，這個缺口正好把課程帶向梯度下降。四講都有投影片與影片，Discussion 2–3 附解答與 walkthrough。
HW5 的 Problem 3–4 把手寫數字丟給三種不看標籤的方法：K-means 用 10 個平均影像代表整批資料，HAC 用合併樹給出任意群數，PCA 用幾個連續方向壓縮影像。三者都在回答「用少量東西描述資料，誤差多大」，作業要你把它們的目標函數與重建誤差放在一起比。
最後一份 written 作業把 ensemble、clustering、representation 與 recommendation 並列，驗收你能否按問題結構選學習典範。