2026 七份作業怎麼跟？四年版本一次看懂｜Harvard CS181 課程總覽
CS181 2026 以 hw0–6 七份作業為週節拍、官方課表未列對應講次的公開錄影但 A3 可自學；2025 多 practical、2024 雙期中、2023 單授 Weiwei Pan。看懂四年沿革後，從 HW0 體檢先修再逐週跟最穩。
16 篇文章
Harvard CS1810 Machine Learning 導讀
逐週讀 Harvard CS181（Machine Learning）：線性代數、微積分與機率的補課，到線性迴歸與後續模型的公開作業。
系列導讀
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。
冰芯溫度迴歸 — kNN、核迴歸、基底函數與正則化四題導讀｜Harvard CS181 作業 1
HW1 用 80 萬年冰芯溫度資料串起四題：kNN 與核迴歸、最小平方法的幾何證明、基底函數迴歸、以及從機率觀點推出 ridge／LASSO 正則化，最後用 coordinate descent 實作 LASSO。
分類與偏差—變異，兩種不確定性怎麼分｜Harvard CS181 作業 2
CS181 Spring 2026 的 HW2（due 2/27）共四題 90 分：用行星觀測資料訓練 10 個 logistic 模型看偏差與變異、推導生成式分類的 MLE、在 27 筆貸款申請資料上實作五種分類器，再用 SGD／Momentum／Adam 看 ridge 怎麼改變損失地形。核心是分清「模型給的機率」和「10 個模型彼此不一致」這兩種不確定性。
核方法、神經網路與 Scaling Law｜Harvard CS181 作業 3
CS181 Spring 2026 的 HW3（due 3/23）三題 100 分：先把多項式與 RBF kernel 拆回特徵映射、從 ridge 推到 dual 係數 α 與 support vector 直覺；再手推兩層 sigmoid 網路的 backprop；最後佔一半分數的是在 Fashion-MNIST 上訓練 ResNet，自己量出 scaling law，用 C≈6ND 推算固定算力下模型與資料該怎麼分。
用官方 checklist 盤點 HW0–HW3｜Harvard CS181 主題單元
CS181 Spring 2026 期中考在 3/10 課堂上進行，佔總成績 15%，閉卷但可帶一張雙面筆記。官方 midterm checklist 分成迴歸、分類、神經網路與模型選擇、SVM 四塊；本篇把每塊對回 HW0–HW3 的題號，標出 2026 作業沒練到的缺口，並說明 2025 版 practice、review 與 concept checks 怎麼用。
（上）：Transformer 從手算注意力到多頭｜Harvard CS181 作業 4／第 1 部分
HW4 Problem 1（40 分）分五小題拆解 self-attention：2×2 手算、為什麼除以 √dk、沒有位置編碼時的 permutation equivariance、只用 NumPy 寫單頭注意力、用 PyTorch 寫多頭並在合成資料上畫注意力熱圖。
（中）：Autoencoder 為何不能生成，VAE 補了什麼｜Harvard CS181 作業 4／第 2 部分
HW4 Problem 2 先在 CelebA 64×64 上訓練卷積 autoencoder，再讓你從 N(0, I) 隨機取樣，看它生不出臉；接著推 ELBO、reparameterization 與封閉形式 KL，最後把同一個骨幹改成 VAE，比較兩者的重建與取樣。
（下）：決策樹、隨機森林與 Mixture of Experts｜Harvard CS181 作業 4／第 3 部分
HW4 Problem 3 用三步量化「多棵樹投票為什麼會準」：Hoeffding 界在 p=0.6 時要 B≈691 棵獨立樹才壓到 10⁻⁶；樹之間相關係數 ρ 讓集成變異數卡在 ρσ²；最後比較隨機森林的密集集成與 MoE 的稀疏路由。
（上）：K-means、HAC 與 PCA，沒有標籤時怎麼整理手寫數字｜Harvard CS181 作業 5／第 1 部分
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。
（下）：SimCLR 對比學習與 GAN，不靠標籤學表示、不靠似然做生成｜Harvard CS181 作業 5／第 3 部分
HW5 的 Problem 1–2 都是「把學習變成分類題」：SimCLR 的 NT-Xent 損失是在 2N−1 個候選裡找出同一張圖的另一個增強版本，GAN 的判別器是在分真假。作業要你推出這兩件事的數學（交叉熵等價、最佳判別器與 JS divergence），再在 FashionMNIST 與 MNIST 上把兩套訓練迴圈寫出來。
（一）：自迴歸模型的解碼、KV Cache 與 Speculative Decoding｜Harvard CS181 作業 6
HW6 Problem 4（20 分）用三個問題拆解「一個 token 接一個 token 生成」的代價：逐步挑最大機率不等於整句最可能、每步重算所有 key 讓成本變成平方級而 KV cache 把它壓回線性、speculative decoding 用小模型先猜再讓大模型一次驗證。全部是紙筆題，但每一題都對應到今天 LLM 推論系統的真實設計。
（二）：HMM 與 Kalman Filter｜Harvard CS181 作業 6
HW6 Problem 1（15 分）把課堂上的離散 HMM 換成連續狀態：狀態每步加一點高斯雜訊、觀測再加一點雜訊，要你推出 filtering 分布 p(zₜ | x₀…xₜ) 的均值與變異數。這就是一維 Kalman filter。解法只有兩步：先用轉移「預測」，再用觀測「修正」，兩個高斯恆等式題目都給了。
（三）：MDP 的 Policy Iteration 與 Value Iteration｜Harvard CS181 作業 6
HW6 Problem 2（15 分）給你一張 4×5 的 Gridworld：動作會打滑、獎勵在離開格子時才拿到。你要在 notebook 裡寫 policy evaluation、policy iteration 與 value iteration 各一步，再觀察折扣因子 γ 怎麼改變策略，最後反問「這樣建模機器人任務合理嗎」。環境規則全部已知，所以這是規劃，還不是學習。
（四）：Q-learning 玩 Swingy Monkey 與 Embedded EthiCS｜Harvard CS181 作業 6
HW6 Problem 3（20 分）要你寫一個表格式 Q-learning agent 玩類 Flappy Bird 的 Swingy Monkey，最低標準是 100 局內至少一次超過 50 分，還要再加一個自選的改進。Problem 5（10 分）是 250 字內的倫理題：假設社群平台的使用者政治立場愈來愈極端，用 RL 的概念解釋 reward 設計可能怎麼推了一把。
checklist、practice 與 practical 備援｜Harvard CS181 主題單元
CS181 2026 期末（5 月 9 日）能公開拿到的 final checklist、second-half practice 16 題與 final review 66 頁都是 2025 版，涵蓋 Bayes net、EM 等 2026 週表沒有的題目，卻缺 Transformer、VAE、GAN、自迴歸模型。先把 checklist 對上 2026 週表分三類，再用 hw 與 section 補新講題，最後拿 2025 practical 補一次端到端專案。