# 哈佛 CS1810：机器学习（2026）

- 原标题：Harvard CS1810：Machine Learning（2026）
- 类型：课程
- 来源：harvard-ml-courses.github.io
- 学期：未标注
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：值得看
- 学习层级：进阶
- 主题：[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 12 位）、[reinforcement-alignment](<https://oplearnx.com/md/topics/reinforcement-alignment.md>)（第 17 位）
- 原文链接：[https://harvard-ml-courses.github.io/cs181-web](<https://harvard-ml-courses.github.io/cs181-web>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_98a603a8635c](<https://oplearnx.com/resources/pk_98a603a8635c>)

## 摘要

哈佛大学 2026 年 CS1810 机器学习课程主页，授课教师为 David Alvarez-Melis 和 Yilun Du，上课时间为周二、周四 9:45–11:00，地点 SEC 1.321。课程对机器学习、概率推理和不确定环境下的决策做广泛而严谨的介绍，讨论常见算法的动机及其适用于特定任务的性质，要求推导多种方法的数学基础并将其应用于真实数据。主题包括监督学习、集成方法与提升、神经网络、支持向量机、核方法、聚类与无监督学习、最大似然、图模型、隐马尔可夫模型、推断方法、强化学习。课程面向高年级本科生，要求能编写较复杂程序、具备概率论基础并熟悉微积分与线性代数，提供的脚手架代码均为 Python。

## 概览

- 难度：进阶
- 语言：英文

## 学完你能

- 理解常见机器学习算法背后的动机及其适用条件
- 推导多种常用机器学习方法的数学基础
- 将机器学习方法应用于真实数据任务
- 掌握监督学习、集成与提升、神经网络、支持向量机与核方法等主题
- 了解聚类与无监督学习、最大似然、图模型、隐马尔可夫模型与推断方法
- 建立对强化学习基本问题的认识

## 适合你吗

- 适合：具备较强编程能力、希望系统学习机器学习理论与应用的高年级本科生
- 适合：已修过概率论并熟悉微积分与线性代数的学生
- 适合：希望既理解算法原理又能用真实数据实践的学习者
- 暂不适合：尚无编程经验或仅达到入门编程水平的初学者
- 暂不适合：未接触过概率论、微积分与线性代数的学习者
- 需要先会：需要能写较复杂程序（约 CS 50 以上水平，配套代码为 Python），并具备概率论基础（如 STAT 110 或同等）以及微积分与线性代数基础（如 AM 22a、Math 21b 或同等）。

## 课程特点

- 内容侧重：兼顾机器学习方法的数学推导与面向真实数据的应用，强调对方法适用性的概念性理解。
- 练习与项目：用真实数据应用机器学习；课程提供的配套脚手架代码为 Python。
- 投入时间：每周两次课，周二、周四 9:45–11:00。

## 内容覆盖

- 监督学习
- 集成方法与提升
- 神经网络
- 支持向量机
- 核方法
- 聚类与无监督学习
- 最大似然
- 图模型
- 隐马尔可夫模型
- 推断方法
- 强化学习

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）