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：
- 一元线性回归
- 特征工程、多元线性回归
- 正则化与LASSO回归
- 逻辑回归与分类问题
- 人工神经网络、反向传播
- 数据降维
- 无监督学习
- 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。