数据挖掘里的经典算法其实也就那几个，想系统复习一遍的话，这份整理真挺靠谱的。

C4.5的用法比较像ID3的升级版，支持连续值、剪枝、还能搞定缺失值。适合你用来跑一些决策树的业务场景，像分类模型初步探索啥的，蛮实用。

K-Means就更不用说了，聚类老网红，简单粗暴但效率高。初始中心点选得好，聚得也挺准。你写个聚类的工具小功能，用它基本够用。

SVM的话，我一般用来做二分类问题，尤其是在样本维度高的情况，效果还不错。而且核函数这个点挺灵活，能扩展不少非线性问题。

说到规则挖掘，那得提Apriori。虽然跑起来稍微慢点，但适合用在用户购物、日志挖掘这种场景。规则多、够细，唯一要注意就是内存开销。

EM 算法你搞过GMM聚类没？就离不开它。E 步 M 步轮着来，对带隐变量的数据还挺香。尤其是那种你不知道数据分布细节的时候，EM 可以慢慢逼近答案。

PageRank也挺有意思，不止能用在搜索引擎，社交图也能套用上。比如节点之间谁更“重要”那类问题，跑个迭代分值就能看个。

AdaBoost就适合你训练一堆弱分类器，组合成个强的。比如你搞了多个DecisionStump，就能用 AdaBoost 串起来。对不平衡数据集有一手。

KNN一直都是个稳妥的选择，写着方便，调参少，但跑起来慢点。拿它当 baseline 模型再合适不过了，尤其在数据量不大的时候表现还挺好。

朴素贝叶斯虽说假设特征独立听着有点扯，但你真拿来做文本分类、垃圾邮件检测，效果反而还不错，训练速度飞快，适合你做初步建模。

是CART，跟 C4.5 比，结构更规整，分类、回归一锅端。再配合剪枝用起来，适合搞一份业务规则树出来，解释性也强。

这些算法，有些适合初学入门，有些也能直接上项目。你要是正好写些模型 demo、聚类脚本，或者做些规则的项目，可以挑几个试试。