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4 篇文章

learning guide Berkeley CS189 Introduction to Machine Learning 導讀2026年9月29日

線代／微積分／機率熱身 + Fashion coding｜Berkeley CS189 作業 1

CS189 Spring 2026 HW1 分三塊：10 題書面數學熱身（線性方程組、特徵分解求矩陣冪次極限、SVD、翻轉影像的矩陣、偏微分、遞迴式連鎖律、四題機率含癌症篩檢的 Bayes），加上兩本公開在 Modal 上的 Fashion-MNIST notebook：Part 1 練 pandas／Plotly／K-means／MLP／矩陣做影像增強／tensor 謎題，Part 2 做價格回歸、MAE／MSE／R²、混淆矩陣，最後處理一份被旋轉過的秘密測試集。截止 2/20，沒有官方解答。

#berkeley #cs189 #machine-learning #course-guide #homework #linear-algebra #probability

tech guide Harvard CS1810 Machine Learning 導讀2026年8月27日

開學前先做這 4 題，卡哪題就先補哪裡｜Harvard CS181 作業 0

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。

#harvard #cs181 #machine-learning #linear-algebra #calculus #probability #linear-regression #python

ai deep-dive CMU 07-280 AI & ML I 導讀2026年8月22日

Linear Regression 與 Normal Equation｜CMU 07-280 第 7 堂

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。

#cmu #ai-course #linear-regression #machine-learning #linear-algebra

learning guide CMU 10-301 Introduction to Machine Learning 導讀2026年8月22日

先用數學與 Python 找出機器學習地基缺口｜CMU 10-301 作業 1

HW1 是 written＋programming 作業：用機率、微積分、線代與 CS 題組檢查地基，再實作 majority-vote classifier。

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