学习机器学习程序可以按照以下步骤进行：
理解关键词汇
训练数据集：用于训练模型的数据集合。
模型：机器学习算法的数学表示，用于数据分析与预测。
训练方法：用于训练模型的方法，如监督学习、无监督学习等。
调优过程：优化模型参数以提高性能的过程。
学习编程语言
Python：入门必备，掌握基础语法即可，无需深入研究太多框架。
Node.js 和 JavaScript：后续课程可能涉及 Web 应用程序开发，这些技能很重要。
学习数学知识
基础数学：包括线性代数、微积分、概率论、统计学等。
优化：线性优化、非线性优化及其求解方法，如梯度下降、牛顿法等。
掌握机器学习库和框架
Scikit-learn：开源的机器学习库，支持监督学习和无监督学习。
TensorFlow和 PyTorch：常用的深度学习框架。
学习机器学习算法
监督学习：包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
无监督学习：如聚类、降维等。
强化学习：通过与环境交互来学习最优行为策略。
实践项目
参加机器学习比赛：如 Kaggle 等平台提供的比赛，可以锻炼算法和编程能力。
参与开源项目：了解实际应用中的机器学习项目，学习他人的代码和解决方案。
自己设计项目：从实际问题出发，设计并实现机器学习模型。
持续学习
关注最新算法和技术：机器学习领域不断发展，需要不断学习最新的研究成果。
阅读相关文献和博客：了解领域内的最新动态和趋势。
推荐学习资源
吴恩达机器学习系列课程：侧重原理和工程实现，适合初学者。
《 Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 》：介绍大量经典算法，并给出具体实现案例。
Python 在线学习资源：如《笨方法学 Python 》等，适合零基础学习。
通过以上步骤，你可以系统地学习机器学习程序，并逐步掌握从数据准备到模型部署的整个过程。