Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code ? reverse-engineered prompt

帮我做一个机器学习学习笔记式的代码项目，内容是把李航《统计学习方法》里的常见算法都用 Python 手写出来，尽量让每一段代码都很好读，关键地方配上注释，最好还能在注释里说明公式从哪里来。

我希望它能覆盖感知机，K 近邻，朴素贝叶斯，决策树，逻辑回归，最大熵，支持向量机，AdaBoost，EM，HMM，还有一些无监督方法，比如 K 均值，层次聚类，PCA，LSA，PLSA，LDA 和 PageRank。最好每个算法都能有一个独立的文件，能直接运行看结果，像演示代码一样方便学习。

如果有合适的示例数据，就一起加上，尤其是分类和文本相关的例子。代码风格尽量统一，简单清楚，适合初学者照着公式一步一步看懂。要是需要的话，可以顺手补一下使用说明，让我知道每个算法怎么跑。