學習的種類：依輸出、標籤、資料取得方式與輸入來分｜台大林軒田 機器學習基石 第 3 堂
這堂課把第 1 堂的學習流程圖沿四個方向各換一次：輸出空間 Y（二元分類、多類別分類、迴歸、結構化學習）、標籤 yₙ（監督式、非監督式、半監督式、強化學習）、資料交給演算法的方式（batch、online、active）、輸入空間 X（具體、原始、抽象特徵）。四個方向各有一個核心選項，合起來是基石之後的主場：批次、監督式、具體特徵的二元分類與迴歸。
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5 篇文章機器學習在學什麼：監督式、非監督式與強化學習｜Stanford CS229 第 1 堂
CS229 Spring 2026 的開場課只有 37 分鐘、沒有推導。它用 Tom Mitchell 的「經驗 E、任務 T、衡量 P」定義機器學習，再把整門課分成監督式、非監督式、強化學習三類，三者的差別在於資料裡有沒有答案、資料是不是模型自己收集來的。大型語言模型在這個分類裡同時出現三次。
監督式學習設定與線性迴歸：一條線怎麼從資料裡學出來｜Stanford CS229 第 2 堂
第 2 堂把監督式學習拆成三件事：假設函數 h、最小平方成本 J(θ)、把 J 壓低的演算法。梯度下降每步要掃過全部 n 筆資料，minibatch SGD 只看一小批就更新，代價是在最佳解附近晃動；線性迴歸另有封閉解 θ = (XᵀX)⁻¹Xᵀy，前提是 XᵀX 可逆。
Learning——監督式學習、k-NN、SVM、強化學習 Q-learning 與 Nim｜Harvard CS50 AI 第 4 週
第 4 週講機器學習的三種形式。監督式學習從有標籤的資料學出 hypothesis function：分類可以看最近的 k 個鄰居，或用一組權重畫出決策邊界（perceptron learning rule、logistic regression、support vector machine），再用損失函數、regularization 與 cross-validation 對付 overfitting。強化學習用 Q-learning 依 reward 更新每個 state 與 action 的估計值，ε-greedy 留一點機率隨機探索。非監督式學習以 k-means 分群。附逐段時間連結，以及 Shopping、Nim 兩個專案的解題思路與檢查方式。
從搜尋問題走到監督式學習｜CMU 07-280 主題單元
第一階段把 Lectures 1–12 串成同一條決策鏈：先定義狀態、動作與目標，再用 heuristic、loss、regularization 與 backpropagation 控制龐大搜尋空間。