感知器與 PLA：一條線怎麼從錯誤裡修正出來｜台大林軒田 機器學習基石 第 2 堂
這堂課給第 1 堂的流程圖填上第一組具體內容：假說集合 H 是所有的線（感知器），演算法 A 是 PLA，看到分錯的點就把 w 加上 yₙxₙ。資料線性可分時，從 w₀ = 0 出發最多修正 R²/ρ² 次就會停；資料分不開時改用 pocket，把看過錯最少的那條線留在口袋裡。
#perceptron
3 篇文章VC 維度：模型複雜度怎麼量｜台大林軒田 機器學習基石 第 7 堂
這堂課把「最大的非 break point」命名為 VC 維度 d_VC，用可逆矩陣與線性相依兩段證明 d 維感知器的 d_VC = d + 1，再把 VC bound 改寫成 E_out ≤ E_in + Ω：d_VC 愈大，E_in 愈容易壓低，但複雜度的懲罰 Ω 也愈大。照 bound 算，ε = δ = 0.1、d_VC = 3 要 29,300 筆資料，大約是 10,000 倍的 d_VC；實務上 10 倍常常就夠。
比較 K-NN、Perceptron 與 Linear Regression｜CMU 10-301 作業 3
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。