本文主要是介绍2015 学习推荐书籍（golang ,web ,机器学习），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
golang
以下都是来源于studygolang（有不错的相关学习资源 ）:
《The Way to Go 中文 — 无闻译》
https://gobyexample.com/
50 个 Go 开发者常犯的错误（英）
相对于《ｇｏｌａｎｇ语言编程》比较适合新手入门。
《ｇｏｌａｎｇ语言编程》 许式伟
比较全面讲解golang,有项目实例，有跟其他语言的对比，有深度也有广度，当然也就没那么细节了。
个人感觉，不适合第一门语言学习吧。唯有对比才有体会这门工程性语言。
估计，c++和python 都了解后 看更有感触！
《Go 学习笔记— 雨痕》（github）
总结性，看完语法在看这个不错，下半部分分析源码的，没投精力看，跳看，个人觉得了解/原理得话，看《深入理解go》加上其他blog就够了。。
ps : 他的github ( github.com/qyuhen/book ) c跟python的学习笔记都不好，作为复习不错。
《深入解析Go — tiancaiamao》(github)
分析golang原理，很不错。主要看为主，有深度。
库：https://github.com/astaxie/gopkg https://gobyexample.com/
库学习例子。 官网那些没啥例子，看库源码，就知道是代码直接生产的。
对于库观点就是有些印象印象就行了，需要时再看。
ps : 对于一些常用库，阅读源码还是很帮助，必要的。
主要看一些开源热门项目，库源码等，这些代码质量一般都是高的，
当然如何学好一门语言，观点还是与以前一致 ： 学好掌握好一门语言 ，请看开源热门项，库源码等，这些代码质量一般都是高的， 只有系统的看/调试用该语言写的开源源码，才能对该语言有更好的掌握，调试/看源码的过程本身就能学到很多东西。
web领域
《Go Web 编程 — 谢孟军》 （最好看他的发行版的书，ｇｉｔｈｕｂ上没那么全）
结合他的ｂｅｅｇｏ ＭＶＣ框架，中规中矩，熟悉ｗｅｂ开发不错．
《图解HTTP [上野宣著]》
图解一般都通熟易懂咯，进一步了解http，web服务，攻击手段 不错。
个人觉得像工程性质的理论书更多可以定性为”经验总结“书籍。
[HTTP权威指南]
实例多，图解也比较多，通熟易懂，了解http各字段作用很有帮助，讲的就比较细节，也比较全面，了解web领域不错书籍，当然就按需看咯。
当然，个人觉得这本书适合实践不久后看，比如看完《Go Web 编程 — 谢孟军》后，稍微实践一些后，看最合适了。毕竟也是 ”经验总结“性质书籍嘛。
[MongoDB权威指南]
主要讲解命令 ，实践类书籍书籍。
计划/待看书籍（希望变化影响不了计划吧~~):
机器学习，数据挖掘（下半年入门为主）：
《数据挖掘导论》
看了几章，感觉还不错。看完再评论。
《机器学习》
以斯坦福公开课为主。
《线性代数》第七版 美 steven J.leon
有应用例子，看后真心觉得重点不是如何计算，而是如何理解公式的应用意义，各符号代表的意思。写出公式，读懂公式你就几乎成功了，剩下计算工作基本都可以留给matlab了。
《统计学》美 第5版 william mendenhall
这两本，大四研究机器学习，模式识别时期有看过一些，比国内《数理统计》那本好理解多了。有一本《深入浅出数据分析》，也还行。。
《高等数学》
复习。忘了差不多了，网页上说是很多门学科混杂在一起的课程。。。 没找到合适对应的国外材料。
ｐｓ：
个人觉得数学教育，最重要的一步就是应该教育学生如何从现实中抽象出公式来，这才对的起”高度抽象“的称号，第二步才有资格进行全抽象的计算推倒，这才有接地气的感觉，才有知其然所以然的感觉。
而中国教育就是直接进入第二步，然后根据自己情况再感悟第一步。“为什么数学没用？”这么多论调，因为都没走出第二步呗。呵呵，就该先修《深入浅出数据分析》，然后再学《数理统计》才合理。
ｓｏ，个人感觉 国外教材是演进式， 有始有果，带你思考，而中国教材结果式，靠悟性，本末倒置。作为数学本身高度抽象的学科，我觉得就该从公式，符号是如何从现实中抽象出来，实际应用中代表的意义，进而进一步引出其他公式，先具体再抽象。
其他
《策略思维》
看了一些，就是博弈论类书籍，不错。
《赌客信条：你不可不知的行为经济学》
大学期间看过，不错，应该可以归并到心理学经济学吧。利用空闲时间再看看。
复习以上看的书籍。根据工作需求，再复习去年看过相关书籍。
这篇关于2015 学习推荐书籍（golang ,web ,机器学习）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
