数据挖掘的经典十算法合集，真的挺实用的。像是C4.5、K-Means、SVM这些老牌算法都涵盖了，而且讲得也蛮清楚。每种算法都有简介、原理和应用场景，阅读起来不费劲，适合你拿来快速回顾或者初学者入门参考。

C4.5 的连续属性做得还不错，像客户分类、信用评分这类数据复杂的任务挺常用。要是你平时用Python或者Matlab跑分类模型，可以顺便参考一下里面附的源码链接，能节省不少时间。

K-Means 聚类也有提，而且还了C++和Python版本实现。用来做市场细分或者用户画像是比较合适的，代码也比较好上手。

支持向量机（SVM）讲得也挺细，从超平面到核函数都有提到，文本分类、人脸识别都能拿来用。嗯，如果你喜欢理论结合实战，这部分可以多看看。

像Apriori和EM也涵盖了，前者挺适合做电商推荐的，后者则在语音图像这块表现不错。如果你最近有聚类或者推荐的项目，这篇资料可以派上用场。

如果你做搜索、爬虫或者推荐系统，PageRank、AdaBoost这些也有提。整体看下来，算法覆盖全，语言通俗，资源也给得蛮贴心。

建议你保存下来，偶尔翻一翻挺有的。如果你正好在啃这些算法，顺手把相关源码也下载下来一起练练，效果更好。