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1：个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。
2：具体可以结合andrew ng的机器学习看---可以去公开课找到，斯坦福大学机器学习
3：尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器，我当年实现第一个机器学习算法，现在想想还是很激动的。后面的像SVM，决策树也可以试试。
4：一定要做一点应用，不然，感觉都是理论，一点感觉都不会有的。比如上面的朴素贝叶斯分类器就可以做一个垃圾过滤系统。
5：还有一本书似乎是韩家炜的数据挖掘导论，没读过，但是网上挺多的。
6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，这个太经典了，有点类似算法中的算法导论
7：至于后来，好吧，我还在啃PRML。。。。让其他人说吧。。。
可以学习黑马程序员的这个教程
20小时快速入门go语言：网页链接
go语言的优势
可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。
静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。
语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发。Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。
内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC(内存垃圾回收机制)不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。
简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。
丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大。
内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。
跨平台编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。
内嵌C支持，Go里面也可以直接包含C代码，利用现有的丰富的C库。
