CS231N L2：影像分類、kNN 與線性分類器
L2 從一個問題出發：電腦看到的是一堆 0 到 255 的數字，要怎麼認出貓？寫規則行不通，所以改用 data-driven 方法：收集資料、訓練、在新圖上評估。第一個分類器是 kNN，它教會你 train/val/test 怎麼切，但像素距離沒有語意。第二個是線性分類器 f(x,W)=Wx+b，可以從代數、視覺（模板）、幾何（超平面）三個角度看，再用 softmax 把分數變成機率，用 −log 機率當 loss。
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2 篇文章台大李宏毅 ML 2026 導讀：HW2 讓 AI Agent 當 AI 工程師——用 AIDE 式樹搜尋，讓開源 LLM 自己寫出 MyGO & Ave Mujica 臉部辨識
HW2 不讓你直接寫分類器，而是寫 prompt 與流程，讓一個跑在 Colab T4 上的開源 LLM（預設 gemma-3-12b-it 的 4-bit GGUF）自己規劃、寫 code、執行、除錯，做出 10 類 MyGO & Ave Mujica 角色臉部辨識。起始碼改自 AIDE：Interpreter 執行程式、Node 記錄每一版、Journal 組成解答樹、Agent 決定下一步要 draft、debug 還是 improve。最值得先發現的一件事：起始碼的評估函式是空的，每一版都被標成 metric 1.0、不是 bug，所以樹搜尋在你補上評估之前其實是瞎選。規定寫得很重：「LLM agent 是你的代理人」，不准手改程式與預測檔。