数据挖掘的算法资源推荐真得挺实用的，里面把常见的算法都拎出来讲了，还配了不少实际例子。像是决策树和随机森林这些经典老将，适合新手入门也方便老手复盘思路。还有聚类、回归、异常检测这些常用套路，说得都蛮清楚。

分类算法里头，ID3、C4.5这种树结构的比较好理解，逻辑直观；像支持向量机这种，虽然概念偏硬核，但文里用的语言还挺接地气，读起来不费劲。配合泰坦尼克号预测案例，嗯，效果立马有感觉。

K 均值和DBSCAN属于比较典型的聚类算法，一个适合干净的数，一个适合脏乱差的。还有像t-SNE这种降维算法，配合可视化用起来贼带劲。你平时要是做可视化展示，那这类方法挺香的。

推荐你顺手看下后面列的资源，像这个 决策树与随机森林的深度，到位，例子也够实在；还有这个 Matlab 源码，对模型训练那块要实操的朋友挺有。

如果你正打算捣鼓分类、聚类或时间序列相关的活儿，这份整理可以说是工具箱里的好帮手。链接里不少带源码，下载下来跑几遍，你就知道值不值了。