初學python和機器學習，想知道怎樣才能達到自己獨立編寫程序的能力？
先把Python練好，第一遍過完教程之後，可以從生活中拿一些小需求來練手，找一些別人的代碼看看，嘗試重寫一遍。知乎上相關的問題可以關注一下：
Python 有哪些一千行左右的經典練手項目？ - 編程你是如何自學 Python 的？ - 調查類問題Python 的練手項目有哪些值得推薦？ - 編程在學Python期間，可以看看機器學習或數據挖掘的書，比如：
在數據分析、挖掘方面，有哪些好書值得推薦？ - 書籍推薦如何系統地學習數據挖掘？ - 數據挖掘然後慢慢試著實現一些演算法，參加阿里的天池比賽或kaggle練練手，就算入門了吧，再想辦法找個相關的工作，慢慢的就能進入大道了有部分從事機器學習，科學計算的研究生，編程不大會，直接上python 第三方庫，硬寫代碼，會碰到很多困難，建議補補基礎知識。
自己能不能寫代碼解決問題，是衡量有沒有學會編程的方法。建議不能只學語法，需要學習計算思維，編程思路，解決問題的方法。
請看黃哥本人寫的文章
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article/index.md at master · pythonpeixun/article · GitHub黃哥python培訓試看視頻播放地址article/python_shiping.md at master · pythonpeixun/article · GitHub用python寫一寫機器學習實戰裡面的代碼，了解一些簡單的聚類分類演算法原理，能寫kmeans，樸素貝葉斯啥的就行了，因為這些都有第三方庫，如果不做數據量太大的話直接用sklearn這個庫，特別方便。如果數據量大的話要分散式的話我只用mapreduce寫過不分散式也有很多現成的庫，所以機器學習演算法這方面主要是要懂原理，知道每個演算法怎麼去應用。
分類的演算法那麼多，遇到具體數據集應該用那種就需要理解每種演算法的原理和聯繫，比如遇到非正態分布的數據分類時用LDA不可以，遇到離散數據分類時可能用決策樹，這些都不是絕對的，哪個好用哪個。機器學習演算法那麼多，想了解所有的太困難，每個大類了解一些基礎的baseline，用到哪塊再具體研究。比如推薦系統這方面，基礎的算了解之後，做比賽發現仍然不能出好的效果，因為數據預處理是很重要的，無論在比賽還是在項目中，而數據預處理就要用到很多很多機器學習演算法。
至於工作裡面，不是很了解，但是經過實習3個月了解到的就是，機器學慣用的不多，多的是找規則，篩選數據，無窮無盡。。。推薦給你一本書《集體智慧編程》。
裡面所有的例子都是用python寫的，由淺入深，不要看一遍就過，把所有的代碼敲一遍，你會從中學到很多東西。相對於python，這本書給我的感覺更像是你需要的那種思想，利用編程解決問題的那種思想。
最後說一句，在你成長的過程中或許會受到質疑，不要去理會，做自己想做的事，你的成功就是消滅質疑最有力的武器。
加油不是打擊你自信心
在中國，想做機器學習這一行的，基本都要研究生而且你都工作了，只能社招，阿里大數據競賽可能你就參加不了面試時候，面試官問你個快速排序，二叉樹什麼的，估計你就寫不出來
面試官再問你，操作系統啊，計算機網路啊，海量數據啊等等知識，你覺得你該怎麼應對呢既然是機器學習，起碼面試時候會來幾個推導一下機器學習數學過程吧，然後再扯一點統計學概率論什麼的，再問幾個C++或者Java知識也不為過吧，然後再聊聊現在很熱的Hadoop/Spark/Storm等等如果你想去小公司做數據挖掘機器學習當我沒說（但是小公司去做機器學習基本直接從大公司挖人過來的），想去中等或者大公司的話，我覺得除非你在KDD或者Kaggle上做出很好的成績了，否則，還是準備考研把，或者就平時想想就算了吧（畢竟全中國在做和數據挖掘相關崗位的人也不多，崗位需求也不大）
最後建議，真的很喜歡Python和機器學習的話，去做個數據運營挺不錯的
你的水平連Python的門都沒入，建議不要想著寫程序，機器學習，先把Py語法弄懂，一些OOP語言的特性熟練以後再去做打算。
你剛把列表字典看完，路還遠著呢，可以看看慕課網教程，每個知識點都有習題
感覺好像是沒有任何基礎，都不知道該從哪裡說起了。你可以用sklearn，先在小規模數據上應用機器學習演算法試試。或者你可以看看《機器學習實戰》和《集體編程智慧》
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