这里分享由我主讲的机器学习课程的实验项目，该课程配套教学视频在新农慕课上。

开始编程之前，你需要去https://repo.continuum.io/archive/下载Anaconda（选Anaconda3），以便顺利运行项目代码。建议用 Spyder 这个IDE编写代码，因为项目代码是用 Spyder 能够识别的 cell 进行组织的。每个项目的主脚本是 main.py，在该文件中用详细的注释解释了代码逻辑。

八个实验项目内容简要地说是：

1. 一元线性回归
2. 特征工程、多元线性回归
3. 正则化与LASSO回归
4. 逻辑回归与分类问题
5. 人工神经网络、反向传播
6. 数据降维
7. 无监督学习
8. 推荐系统

上述实验项目都是从头开始构建（build from scratch）基本机器学习算法，主要依赖 Numpy 做向量运算，用 Matplotlib 绘图。