diff --git a/.idea/.gitignore b/.idea/.gitignore
new file mode 100644
index 0000000..26d3352
--- /dev/null
+++ b/.idea/.gitignore
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Default ignored files
+/shelf/
+/workspace.xml
diff --git a/.idea/IIS_2023_1.iml b/.idea/IIS_2023_1.iml
new file mode 100644
index 0000000..4e6ce24
--- /dev/null
+++ b/.idea/IIS_2023_1.iml
@@ -0,0 +1,8 @@
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml b/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml
new file mode 100644
index 0000000..105ce2d
--- /dev/null
+++ b/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/.idea/misc.xml b/.idea/misc.xml
new file mode 100644
index 0000000..3c29c38
--- /dev/null
+++ b/.idea/misc.xml
@@ -0,0 +1,4 @@
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/.idea/modules.xml b/.idea/modules.xml
new file mode 100644
index 0000000..89e118a
--- /dev/null
+++ b/.idea/modules.xml
@@ -0,0 +1,8 @@
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/.idea/vcs.xml b/.idea/vcs.xml
new file mode 100644
index 0000000..94a25f7
--- /dev/null
+++ b/.idea/vcs.xml
@@ -0,0 +1,6 @@
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..554ca30
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,70 @@
+# IIS_2023_1
+
+ПРАВИЛА ИГРЫ при сдаче лабораторных работ по предмету "Интеллектуальные информационные системы".
+
+Всем Доброго времени суток! Настоятельно прошу прочитать этот файл от начала и до конца.
+
+**Задание на л/р**
+
+0. Требования к языку программирования: python.
+Для выполнения лабораторных работ можно использовать любую IDE или текстовый редактор.
+
+1. Файл с заданиями находится в корне проекта ([MetodichkaMII_MO.pdf](http://student.git.athene.tech/Alexey/IIS_2023_1/src/branch/main/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D1%87%D0%BA%D0%B0%D0%9C%D0%98%D0%98_%D0%9C%D0%9E-1.pdf)).
+
+2. Наши л/р показаны на [скриншоте](http://student.git.athene.tech/Alexey/IIS_2023_1/src/branch/main/labs.jpg). Или все 7 л/р по курсу "Машинное обучение".
+Обратите внимание, что лабораторные работы 3-7 выполняются на варианте данных вашей курсовой работы (Массивы данныхдля лабораторныхработ).
+
+**Воркфлоу по сдаче лабораторных работ**
+
+0. Клонируем себе репозиторий на компьютер
+
+> git clone http://student.git.athene.tech/Alexey/IIS_2023_1.git
+
+1. Для выполнения очередной лабораторной работы необходимо завести отдельную ветку (перед этим необходимо выполнить команду git checkout master). Указанный формат наименования ветки <фамилия_имя_lab_номер_лабораторной> ОБЯЗАТЕЛЕН, в противном случае лабораторная работа не проверяется!
+
+> git checkout -b "zhelepov_alex_lab_1"
+
+При этом Вы окажетесь в своей ветке, в которой Вам и предстоит выполнять лабораторную работу.
+
+2. В ветке создаём папку в аналогичном формате <фамилия_имя_lab_номер_лабораторной>, формат также ОБЯЗАТЕЛЕН, в противном случае лабораторная работа не проверяется!
+
+> mkdir zhelepov_alex_lab_1
+
+3. Весь код лабораторной работы и отчет должны находится внутри этой папки! То есть файловая структура репозитория должна иметь такой вид
+
+> ivanov_ivan_lab_1 zhelepov_alex_lab_1 README.md
+
+4. Отчет к лабораторной работе должен быть оформлен в виде файла readme.md, в котором Вы сможете дать краткое описание того, что делает Ваша программа. Очень хорошо (большой плюс при сдаче), если Вы опишите следующие пункты:
+* как запустить лабораторную работу
+* какие технологии использовали
+* что она делает
+* тесты, то есть несколько примеров входных и выходных значений
+
+Небольшой [гайд](https://guides.github.com/features/mastering-markdown/) по синтаксису для оформления отчёта.
+
+P.S. я знаю про хак "хочу скопировать у товарища этот волшебный readme и ничего не делать", но пожалуйста не делайте так (я буду обязательно проверять это)
+
+4. Как только Вы закончили работу над лабораторной работой, то находясь в своей ветке (убедитесь в этом пожалуйста, использую команду git branch - ваша текущая ветка будет подсвечена), вы должны закоммитить и запушить свои изменения в репозиторий, другими словами сохранить их в репозиторий.
+
+> git commit -m "zhelepov_alex_lab_1 is ready"
+> git push origin
+
+P.S. я знаю про хак "скопируй у товарища и закоммить - все равно он (я) смотреть не будет" - не сработает - давайте быть честными и делать все самостоятельно. А во-вторых, на реальной работе так не прокатит - скорее всего Вас просто уволят.
+
+5. После этого Вы должны перейти в наш git и создать merge request, назначив его на меня. Дополнительно лучше маякнуть меня в нашем [телеграм-чате](https://t.me/+XSq2xEbEuD05N2Vi). Я проведу ревью и отпишу замечания, которые нужно будет исправить. Если все хорошо, то вмержу ваш pull-request в мастер-ветку. Данное состояние говорит о том, что ваша л/р принята.
+
+6. **Важный момент**: Устно я не принимаю лабораторные работы (подойти к компьютеру, посмотреть код, поставить оценку), только через репозиторий и после успешного code review ревью кода вашей л/р и ее результатов в виде отчета. Это делается для того, чтобы вы привыкали к воркфлоу, который применяется практически всеми IT-компаниями, где между разработчиками в основном общение идет через "текст". Что касается лабораторных работ в расписании - они используются в качестве консультаций, а сдача и проверка л/р идет только через репозиторий (то есть все замечания вы получаете на code review). Проверяю я обычно лабораторную в течение 1-3 дней после создания pull-request-а (всегда можно маякнуть меня в нашем telegram-чате).
+
+**Чек-лист для старост групп**
+
+0. Убедиться, что все из списка зашли в [телеграм-чат](https://t.me/+XSq2xEbEuD05N2Vi), где мы будем общаться + я буду публиковать различные объявления. ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ НА ЭТО ВНИМАНИЕ и доведите до всех! В других каналах связя меня сложно выцепить или я могу пропустить сообщение.
+
+1. Убедиться, что все зарегистрировались на университетском [git](http://student.git.athene.tech/) и добавились для работы с нашим репозиторием. А добавляться в этот [репозиторий](http://student.git.athene.tech/Alexey/IIS_2023_1).
+
+**Полезные ссылки:**
+
+0. Отличный тьюториал по гиту (рекомендую всем его пройти), вот [тут](https://learngitbranching.js.org/)
+
+1. Гайд по markdown [тут](https://guides.github.com/features/mastering-markdown/)
+
+БОЛЬШОЕ СПАСИБО, что дочитали этот README до конца! И Удачи Вам в сдаче л/р и не только!
diff --git a/alexandrov_dmitrii_lab_1/lab1.py b/alexandrov_dmitrii_lab_1/lab1.py
new file mode 100644
index 0000000..071ff62
--- /dev/null
+++ b/alexandrov_dmitrii_lab_1/lab1.py
@@ -0,0 +1,56 @@
+import random
+from matplotlib import pyplot as plt
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+from sklearn.datasets import make_moons
+from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.pipeline import Pipeline
+
+rs = random.randrange(50)
+
+X, y = make_moons(n_samples=250, noise=0.3, random_state=rs)
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=42)
+
+figure = plt.figure(1, figsize=(16, 9))
+axis = figure.subplots(4, 3)
+cm = ListedColormap(['#FF0000', "#0000FF"])
+arr_res = list(range(len(y_test)))
+X_scale = list(range(len(y_test)))
+
+
+def test(col, model):
+ global axis
+ global arr_res
+ global X_test
+ global X_train
+ global y_train
+ global y_test
+
+ model.fit(X_train, y_train)
+ res_y = model.predict(X_test)
+ print(model.score(X_test, y_test))
+
+ axis[0, col].scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm)
+ axis[1, col].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm)
+ axis[2, col].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm)
+ axis[2, col].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=res_y, cmap=cm)
+ axis[3, col].plot([i for i in range(len(res_y))], y_test, c="g")
+ axis[3, col].plot([i for i in range(len(res_y))], res_y, c="r")
+
+
+def start():
+ lin = LinearRegression()
+ poly = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=3)),
+ ('linear', LinearRegression())])
+ ridge = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=3)),
+ ('ridge', Ridge(alpha=1.0))])
+
+ test(0, lin)
+ test(1, poly)
+ test(2, ridge)
+
+ plt.show()
+
+
+start()
diff --git a/alexandrov_dmitrii_lab_1/readme.md b/alexandrov_dmitrii_lab_1/readme.md
new file mode 100644
index 0000000..5fb7f17
--- /dev/null
+++ b/alexandrov_dmitrii_lab_1/readme.md
@@ -0,0 +1,46 @@
+## Задание
+Сгенерировать определенный тип данных и сравнить на нем 3 модели. Построить графики, отобразить качество моделей, объяснить полученные результаты.
+Вариант 1.
+Данные: make_moons (noise=0.3, random_state=rs)
+Модели:
+· Линейная регрессия
+· Полиномиальная регрессия (со степенью 3)
+· Гребневая полиномиальная регрессия (со степенью 3, alpha = 1.0)
+
+### Запуск программы
+Файл lab1.py содержит и запускает программу, аргументов и настройки ~~вроде~~ не требует,
+
+### Описание программы
+Генерирует один из 50 наборов данных, показывает окно с графиками и пишет оценку моделей обучения по заданию.
+Использует библиотеки matplotlib для демонстрации графиков и sklearn для создания и использования моделей.
+
+### Результаты тестирования
+Для различных значений rs результаты следующие:
+значение - линейная - полиномиальная - гребневая полиномиальная
+1 - 0.54 - 0.08 - 0.35
+2 - 0.62 - 0.58 - 0.63
+3 - 0.6 - 0.67 - 0.65
+4 - 0.52 - 0.46 - 0.5
+5 - 0.4 - 0.42 - 0.44
+Из данных результатов можно заключить, что чёткой зависимости точности от выбранной модели нет.
+
+Однако, после этого я добавил в генератор данных число значений: 500. Результаты оказались более детерминированными:
+значение - линейная - полиномиальная - гребневая полиномиальная
+1 - 0.54 - 0.63 - 0.63
+2 - 0.52 - 0.63 - 0.62
+3 - 0.56 - 0.64 - 0.64
+4 - 0.5 - 0.63 - 0.62
+5 - 0.5 - 0.52 - 0.53
+Из данных результатов можно заключить, что в общем случае модель линейной регрессии уступает полиномиальным. Гребневая полиномиальная регрессия чаще уступала обычной полиномиальной, однако в незначительном количестве ситуаций была оценена выше - но во всех случаях результаты были близки, поэтому можно с уверенностью предположить, что результаты идентичны и различаются по воле шума обучения.
+
+После изучения число значений в генераторе заменено на 250, поскольку графики становились неразличимыми^
+значение - линейная - полиномиальная - гребневая полиномиальная
+1 - 0.48 - 0.54 - 0.54
+2 - 0.5 - 0.56 - 0.56
+3 - 0.57 - 0.6 - 0.6
+4 - 0.57 - 0.66 - 0.68
+5 - 0.49 - 0.54 - 0.55
+По данным результатам видно, что в большинстве ситуаций уже гребневая полиномиальная регрессия показывает лучшую точность.
+
+Результаты объясняются следующим образом:
+Линейная регрессия будучи математически прямой плохо отражает сложные функции и нелинейные зависимости, в то время как полиномиальная регрессия способна отражать перегибы и изменяющиеся в зависимости от меры значений зависимости. Гребневая полиномиальная вышла идентичной простой полиномиальной из-за одинаковых настроек - обе они по заданию имеют третью степень, а гребневая регрессия имеет слишком малый параметр alpha, что результирует в малом эффекте гребневой функции.
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/README.md b/antonov_dmitry_lab_1/README.md
new file mode 100644
index 0000000..be111c3
--- /dev/null
+++ b/antonov_dmitry_lab_1/README.md
@@ -0,0 +1,97 @@
+# Лаб 1
+
+Работа с типовыми наборами данных и различными моделями
+
+# Вариант 3
+
+Данные: make_classification (n_samples=500, n_features=2,
+n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
+
+# Запуск
+
+Выполнением скрипта файла (вывод в консоль + рисует графики).
+
+# Модели:
+
+1. Линейная регрессия
+1. Полиномиальная регрессия (со степенью 3)
+1. Гребневая полиномиальная регрессия (со степенью 3, alpha = 1.0)
+
+# Графики
+
+
+Качество каждой модели может быть оценено на основе среднеквадратичной ошибки (MSE).
+Более низкая MSE указывает на лучшее соответствие данным.
+Однако выбор модели зависит от набора данных и лежащей в основе взаимосвязи между объектами и целевой переменной.
+
+Линейная регрессия: Линейная регрессия предполагает линейную зависимость между признаками и целевой переменной.
+Это хорошо работает, когда взаимосвязь линейна, а шум в наборе данных минимален.
+Лучше всего сработала на наборе лун. Хуже всего на кругах.
+На линейном наборе показала себя на равне с остальными.
+
+Полиномиальная и гребневая показали примерно одинаково на всех наборах.
+
+Полиномиальная регрессия (степень=3):
+Полиномиальная регрессия обеспечивает более гибкую подгонку за счет полинома более высокого порядка(кубическая кривая).
+Она может выявить более сложные взаимосвязи между объектами и целевой переменной.
+Она может сработать лучше, чем линейная регрессия, если истинная взаимосвязь нелинейна.
+
+Гребневая регрессия (степень= 3, альфа=1,0):
+В случае полиномиальной регрессии с регуляризацией (альфа=1,0) модель добавляет коэффициент регуляризации
+для управления сложностью обучения. Регуляризация помогает предотвратить переобучение, когда набор
+данных содержит шум или когда он ограничен.
+
+Итоговая модель подбирается учитывая зависимость в данных,
+как правило полиномиальная регрессия справляется лучше, а коэф регуляризации в гребневой регрессии помогает избежать
+переобучения.
+
\ No newline at end of file
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/lab1.py b/antonov_dmitry_lab_1/lab1.py
new file mode 100644
index 0000000..f92c5d4
--- /dev/null
+++ b/antonov_dmitry_lab_1/lab1.py
@@ -0,0 +1,97 @@
+import numpy as np
+from matplotlib import pyplot as plt
+from skimage.metrics import mean_squared_error
+from sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classification
+from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.pipeline import make_pipeline
+from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PolynomialFeatures
+
+X, y = make_classification(
+ n_features=2,
+ n_redundant=0,
+ n_informative=2,
+ random_state=0,
+ n_clusters_per_class=1
+)
+
+rng = np.random.RandomState(2)
+X += 2 * rng.uniform(size=X.shape)
+linearly_dataset = (X, y)
+moon_dataset = make_moons(noise=0.3, random_state=0)
+circles_dataset = make_circles(noise=0.2, factor=0.5, random_state=1)
+datasets = [moon_dataset, circles_dataset, linearly_dataset]
+
+"""
+Данные:
+· moon_dataset
+· circles_dataset
+· linearly_dataset
+"""
+for ds_cnt, ds in enumerate(datasets):
+ X, y = ds
+ X = StandardScaler().fit_transform(X)
+ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
+ X, y, test_size=.4, random_state=42
+ )
+ """
+ Модели:
+ · Линейную регрессию
+ · Полиномиальную регрессию (со степенью 3)
+ · Гребневую полиномиальную регрессию (со степенью 3, alpha = 1.0)
+ """
+
+ # Линейная
+ linear_regression = LinearRegression()
+ linear_regression.fit(X_train, y_train)
+ linear_predictions = linear_regression.predict(X_test)
+ linear_mse = mean_squared_error(y_test, linear_predictions)
+
+ # Полиномиальная (degree=3)
+ poly_regression = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=3), LinearRegression())
+ poly_regression.fit(X_train, y_train)
+ poly_predictions = poly_regression.predict(X_test)
+ poly_mse = mean_squared_error(y_test, poly_predictions)
+
+ # Гребневая (degree=3, alpha=1.0)
+ poly_regression_alpha = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=3), Ridge(alpha=1.0))
+ poly_regression_alpha.fit(X_train, y_train)
+ poly_alpha_predictions = poly_regression_alpha.predict(X_test)
+ poly_alpha_mse = mean_squared_error(y_test, poly_alpha_predictions)
+
+ # График данных
+ plt.figure(figsize=(10, 6))
+ plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='coolwarm')
+ plt.title('Датасет №' + str(ds_cnt))
+ plt.xlabel('X')
+ plt.ylabel('Y')
+
+ # График линейной модели
+ plt.figure(figsize=(10, 6))
+ plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=linear_predictions, cmap='coolwarm')
+ plt.title('Линейная ds'+ str(ds_cnt))
+ plt.xlabel('X')
+ plt.ylabel('Y')
+ plt.show()
+
+ # График полиномиальной модели (degree=3)
+ plt.figure(figsize=(10, 6))
+ plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=poly_predictions, cmap='coolwarm')
+ plt.title('Полиномиальная (degree=3) ds' + str(ds_cnt))
+ plt.xlabel('X')
+ plt.ylabel('Y')
+ plt.show()
+
+ # График гребневой модели (degree=3, alpha=1.0)
+ plt.figure(figsize=(10, 6))
+ plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=poly_alpha_predictions, cmap='coolwarm')
+ plt.title('Гребневая (degree=3, alpha=1.0) ds' + str(ds_cnt))
+ plt.xlabel('X')
+ plt.ylabel('Y')
+ plt.show()
+
+ # Сравнение качества
+ print('Линейная MSE:', linear_mse)
+ print('Полиномиальная (degree=3) MSE:', poly_mse)
+ print('Гребневая (degree=3, alpha=1.0) MSE:', poly_alpha_mse)
+
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot1.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot1.png
new file mode 100644
index 0000000..8341361
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot1.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot10.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot10.png
new file mode 100644
index 0000000..ad58249
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot10.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot11.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot11.png
new file mode 100644
index 0000000..a26f8ba
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot11.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot12.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot12.png
new file mode 100644
index 0000000..84e0d74
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot12.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot2.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot2.png
new file mode 100644
index 0000000..0c50b29
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot2.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot3.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot3.png
new file mode 100644
index 0000000..19cc7d4
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot3.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot4.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot4.png
new file mode 100644
index 0000000..03c667b
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot4.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot5.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot5.png
new file mode 100644
index 0000000..de743ae
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot5.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot6.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot6.png
new file mode 100644
index 0000000..d22bdbc
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot6.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot7.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot7.png
new file mode 100644
index 0000000..29f6740
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot7.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot8.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot8.png
new file mode 100644
index 0000000..d75641a
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot8.png differ
diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot9.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot9.png
new file mode 100644
index 0000000..0ef0f8c
Binary files /dev/null and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot9.png differ
diff --git a/gordeeva_anna_lab_1/1graf.jpg b/gordeeva_anna_lab_1/1graf.jpg
new file mode 100644
index 0000000..1784faa
Binary files /dev/null and b/gordeeva_anna_lab_1/1graf.jpg differ
diff --git a/gordeeva_anna_lab_1/2graf.jpg b/gordeeva_anna_lab_1/2graf.jpg
new file mode 100644
index 0000000..5c7deb8
Binary files /dev/null and b/gordeeva_anna_lab_1/2graf.jpg differ
diff --git a/gordeeva_anna_lab_1/3graf.jpg b/gordeeva_anna_lab_1/3graf.jpg
new file mode 100644
index 0000000..c26f736
Binary files /dev/null and b/gordeeva_anna_lab_1/3graf.jpg differ
diff --git a/gordeeva_anna_lab_1/lab1.py b/gordeeva_anna_lab_1/lab1.py
new file mode 100644
index 0000000..de328ff
--- /dev/null
+++ b/gordeeva_anna_lab_1/lab1.py
@@ -0,0 +1,66 @@
+import streamlit as st
+import numpy as np
+from matplotlib import pyplot as plt
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.preprocessing import StandardScaler
+from sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classification
+from sklearn.linear_model import Perceptron
+from sklearn.neural_network import MLPClassifier
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+
+st.header("Лабораторная работа 1. Вариант 7")
+
+#Создаем данные
+moon_dataset = make_moons(noise=0.3, random_state=0)
+X, y = moon_dataset #Х это двумерный массив с признаками (координатами), а y - одномерный массив с 0 и 1.(Либо к 1 классу, либо к другому)
+X = StandardScaler().fit_transform(X) #Данные нужно обязательно стандартизировать, для того, что бы один признак не перевешивал в обучении другой признак
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.4, random_state=42) #Делим на обучающую и тестовую выборку. Число выбираем для того, чтобы выборка при каждом старте не менялась
+
+def print_perceptron(perceptron):
+ # Обучение модели на обучающих данных
+ perceptron.fit(X_train, y_train)
+
+ #Определение точности модели
+ y_pred = perceptron.predict(X_test)#На тестовой выборке получаем принадлежность к классу
+ accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+ st.write("Точность:", accuracy)
+
+ #График с помощью Matplotlib
+ fig, ax = plt.subplots()
+ cm_bright = ListedColormap(['#FF0000', '#0000FF'])
+ cm_bright2 = ListedColormap(['#FFBBBB', '#BBBBFF'])
+ cmap = ListedColormap(['#FFBBBB', '#BBBBFF'])
+
+ #Отрисовка градиента/фона
+ h = .02 # шаг регулярной сетки
+ x0_min, x0_max = X_train[:, 0].min() - .5, X_train[:, 0].max() + .5 #Определение границы множества по оси х
+ x1_min, x1_max = X_train[:, 1].min() - .5, X_train[:, 1].max() + .5 #Определение границы множества по оси y
+ #np.arange(start, stop, inter) позволяет создать последовательность числен в интервале от start до stop c интервалом/шагом inter
+ xx0, xx1 = np.meshgrid(np.arange(x0_min, x0_max, h), np.arange(x1_min, x1_max, h)) #получаем координатную матрицу из координатных векторов
+ Z = perceptron.predict(np.c_[xx0.ravel(), xx1.ravel()])
+ Z = Z.reshape(xx0.shape) # Изменяем форму Z в соответствии с сеткой
+ # Применяем обученную модель к сетке точек и отображаем результат как цветовую карту
+ ax.contourf(xx0, xx1, Z, cmap=cmap, alpha=.8)
+ scatter_train = ax.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm_bright, marker='o', label='Обучающая выборка')
+ scatter_test = ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm_bright2, marker='x', label='Тестовая выборка')
+ ax.legend(handles=[scatter_train, scatter_test], labels=['Обучающая выборка', 'Тестовая выборка'])
+ st.pyplot(fig)
+
+# Создание объекта модели персептрона
+on = st.toggle('Персептрон')
+if on:
+ perceptron = Perceptron(max_iter=100, random_state=0)
+ print_perceptron(perceptron)
+
+# Создание объекта модели персептрона
+on = st.toggle('Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)')
+if on:
+ perceptron = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), alpha=0.01, max_iter=1000, random_state=0)
+ print_perceptron(perceptron)
+
+# Создание объекта модели персептрона
+on = st.toggle('Многослойный персептрон с 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)')
+if on:
+ perceptron = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), alpha=0.01, max_iter=1000, random_state=0)
+ print_perceptron(perceptron)
\ No newline at end of file
diff --git a/gordeeva_anna_lab_1/readme.md b/gordeeva_anna_lab_1/readme.md
new file mode 100644
index 0000000..6b1815c
--- /dev/null
+++ b/gordeeva_anna_lab_1/readme.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+## Задание
+Данные: make_moons (noise = 0.3, random_state = 0)
+
+Модели:
+* Персептрон
+* Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом поле (alpha = 0.01)
+* Многослойный персептрон с 100-а нейронами в скрытом поле (alpha = 0.01)
+
+## В чем различие каждой модели
+
+Персептрон:
+* самая простая форма искусственной нейронной сети
+* состоит из одного или нескольких нейронов
+* только один слой нейронов
+* разделяет данные линейно
+
+Многослойный персептрон с 10-ю/100-а нейронами в скрытом поле (alpha = 0.01)
+* более сложная форма искусственной нейронной сети
+* состоит из нескольких слоев, причем имеет один или несколько скрытых слоев
+* способен решать задачи классификации, регрессии, обработки изображений, текста и т.д
+
+Общий вывод таков, что многослойный персептрон способен решать более сложные задачи, требующие нелинейных решений.
+
+
+## Библиотеки
+Streamlit. Предоставляет простой способ создания веб-приложений для визуализации данных.
+
+Numpy. Предоставляет возможность работать с массивами и матрицами.
+
+Matplotlib. Используется для создания графиков.
+
+Sklearn. Предоставляет инструменты и алгоритмы, которые упрощают задачи, связанные с машинным обучением.
+
+## Функционал
+Предоставляет создание объекта для каждой модели персептрона.
+
+Создание данных с помощью функции make_moon c последующим
+делением данных на обучающую и тестовую выборку.
+
+Метод print_perceptron, в котором происходит обучение модели, определение точности и отрисовка графика.
+
+## Запуск
+Перед запуском необходимо запустить виртуальную среду venv. Так как я использую streamlit, то для запуска необходимо в терминал прописать следующую строку:
+```
+streamlit run lab1.py
+```
+Приложение развернется на локальном сервере и автоматически откроется в браузере.
+
+## Скриншоты работы программы
+При запуске выглядит так:
+
+
+Построенные графики
+
+
+
+
+
+
+
+## Вывод
+В первой модели, как сказано выше, данные делятся линейно. Но точность разделения близка к 1, поэтому задача в данном случае решена.
+В других моделях данные делятся нелинейно и чем выше кол-во нейронов, тем разбиение становится точнее. Но точность в обоих случаях одинаковая.
\ No newline at end of file
diff --git a/gordeeva_anna_lab_1/win_start.jpg b/gordeeva_anna_lab_1/win_start.jpg
new file mode 100644
index 0000000..a7d8a4c
Binary files /dev/null and b/gordeeva_anna_lab_1/win_start.jpg differ
diff --git a/labs.jpg b/labs.jpg
new file mode 100644
index 0000000..299cbd1
Binary files /dev/null and b/labs.jpg differ
diff --git a/zavrazhnova_svetlana_lab_1/README.md b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/README.md
new file mode 100644
index 0000000..efdcb74
--- /dev/null
+++ b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/README.md
@@ -0,0 +1,31 @@
+### Задание:
+Данные: make_classification (n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
+
+Модели:
+- Персептрон,
+- Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
+- Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
+
+### как запустить лабораторную работу:
+Лабораторная работа запускается в файле `zavrazhnova_svetlana_lab_1.py` через Run, должно запуститься диалоговое окно и вычисления в консоли
+
+### Технологии:
+Библиотека Scikit-learn содержит множество наборов данных
+
+### Что делает лабораторная:
+Выполнение кода выводит точность каждой модели (в консоль) и отображает графики с границами решений для каждой модели.
+
+В данном коде генерируются данные с использованием функции make_classification() из библиотеки scikit-learn. Генерируется набор данных с 500 примерами и 2 признаками. Классы точек представлены переменной y, которая содержит метки классов для каждой точки. В данном случае, сгенерировано два класса, обозначенных как 0 и 1.
+
+Визуализация данных и границ решения моделей выполняется с помощью функции scatter() и функции contourf() из библиотеки matplotlib. Функция scatter() отображает точки данных на графике, окрашивая их в соответствии с классами, заданными переменной y.
+
+Таким образом, графики помогают визуализировать данные, их классификацию и границы решения моделей, позволяя лучше понять, как модели принимают решение о классификации объектов.
+
+### Пример выходных значений:
+Консоль:
+
+
+
+Графики:
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/zavrazhnova_svetlana_lab_1/imgConsoleRes.png b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/imgConsoleRes.png
new file mode 100644
index 0000000..3628841
Binary files /dev/null and b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/imgConsoleRes.png differ
diff --git a/zavrazhnova_svetlana_lab_1/imgGraphicsRes.png b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/imgGraphicsRes.png
new file mode 100644
index 0000000..7c9788f
Binary files /dev/null and b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/imgGraphicsRes.png differ
diff --git a/zavrazhnova_svetlana_lab_1/zavrazhnova_svetlana_lab_1.py b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/zavrazhnova_svetlana_lab_1.py
new file mode 100644
index 0000000..e2fd9b8
--- /dev/null
+++ b/zavrazhnova_svetlana_lab_1/zavrazhnova_svetlana_lab_1.py
@@ -0,0 +1,89 @@
+import numpy as np
+from sklearn.datasets import make_classification
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.linear_model import Perceptron
+from sklearn.neural_network import MLPClassifier
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+from matplotlib import pyplot as plt
+
+#Задание случайного состояния
+rs = 42
+#Генерируются 500 примеров с 2 признаками, 0 лишними признаками, 2 информативными признаками,
+# random_state устанавливается в rs для воспроизводимости данных и n_clusters_per_class устанавливается в 1 для генерации одного кластера классов
+X, y = make_classification(n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
+
+# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
+#test_size установлен на 0.4, что означает, что 40% данных будет использовано для тестирования.
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=rs)
+
+# Инициализация моделей
+perceptron = Perceptron()
+mlp_10 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), alpha=0.01, random_state=rs)
+mlp_100 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), alpha=0.01, random_state=rs)
+
+# Обучение моделей
+perceptron.fit(X_train, y_train)
+mlp_10.fit(X_train, y_train)
+mlp_100.fit(X_train, y_train)
+
+# Предсказание на тестовой выборке
+y_pred_perceptron = perceptron.predict(X_test)
+y_pred_mlp_10 = mlp_10.predict(X_test)
+y_pred_mlp_100 = mlp_100.predict(X_test)
+
+# Оценка качества моделей, Оценка точности (accuracy) каждой модели сравнивается с истинными метками классов на тестовой выборке
+accuracy_perceptron = accuracy_score(y_test, y_pred_perceptron)
+accuracy_mlp_10 = accuracy_score(y_test, y_pred_mlp_10)
+accuracy_mlp_100 = accuracy_score(y_test, y_pred_mlp_100)
+
+# Вывод результатов
+print("Точность - Perceptron:", accuracy_perceptron)
+print("Точность - MLP (10 neurons):", accuracy_mlp_10)
+print("Точность - MLP (100 neurons):", accuracy_mlp_100)
+
+# Визуализация данных и границ решения моделей
+#Определение интервала значений для графиков, чтобы включить все точки данных и оставить небольшую дополнительную поверхность вокруг границы графика
+x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
+y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
+xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
+ np.arange(y_min, y_max, 0.02))
+
+#Предсказание класса для каждой точки в сетке графика и изменение формы результата, чтобы соответствовать размерам сетки
+Z_perceptron = perceptron.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z_perceptron = Z_perceptron.reshape(xx.shape)
+
+Z_mlp_10 = mlp_10.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z_mlp_10 = Z_mlp_10.reshape(xx.shape)
+
+Z_mlp_100 = mlp_100.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z_mlp_100 = Z_mlp_100.reshape(xx.shape)
+
+#Визуализация данных и границ решения моделей на трех графиках.
+# Границы решения отмечены заштрихованными областями, а точки данных на графике окрашены в соответствии с их классами
+plt.figure(figsize=(12, 9))
+plt.subplot(221)
+plt.contourf(xx, yy, Z_perceptron, alpha=0.8)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', alpha=0.6)
+plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k')
+plt.title('Персептрон')
+plt.xlabel('Признак 1')
+plt.ylabel('Признак 2')
+
+plt.subplot(222)
+plt.contourf(xx, yy, Z_mlp_10, alpha=0.8)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', alpha=0.6)
+plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k')
+plt.title('MLP (10 нейронов)')
+plt.xlabel('Признак 1')
+plt.ylabel('Признак 2')
+
+plt.subplot(223)
+plt.contourf(xx, yy, Z_mlp_100, alpha=0.8)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', alpha=0.6)
+plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k')
+plt.title('MLP (100 нейронов)')
+plt.xlabel('Признак 1')
+plt.ylabel('Признак 2')
+
+plt.tight_layout()
+plt.show()
\ No newline at end of file
diff --git a/zavrazhnova_svetlana_lab_2/README.md b/zavrazhnova_svetlana_lab_2/README.md
new file mode 100644
index 0000000..95eecf7
--- /dev/null
+++ b/zavrazhnova_svetlana_lab_2/README.md
@@ -0,0 +1,30 @@
+### Задание по варианту
+Лассо (Lasso),Сокращение признаков Случайными деревьями (Random Forest Regressor), Линейная корреляция (f_regression)
+
+### Как запустить лабораторную работу
+ЛР запускается через файл `zavrazhnova_svetlana_lab_2.py`
+
+### Какие технологии использовали
+импорт класса `MinMaxScaler`, выполняющего масштабирование данных до заданного диапазона (от 0 до 1).
+Необходимость его использования объясняется следующим: каждая модель регрессии дает оценки
+важности признаков в своем диапазоне. Для того чтобы найти признак с максимальной средней важностью по трем моделям, нам необходимо привести выданные ими оценки к одному виду.
+Модели линейной регрессии, ридж-регрессии и лассо-регрессии из библиотеки `scikit-learn`
+
+### Что делает
+Применение регрессионных моделей для определения важности признаков.
+
+Результат работы программы показывает ранжирование признаков по их значимости для задачи. Чем больше значение ранга, тем более значимый признак.
+Полученные ранги можно использовать для отбора наиболее значимых признаков и сокращения размерности данных.
+
+### Примеры выходных значений
+
+
+
+В данном случае, в соответствии с полученными результатами, можно сказать следующее:
+
+1. Признаки 'x4' и 'x14' имеют наивысшие ранги (больше 380), что указывает на их большую значимость в решении задачи.
+2. Признаки 'x2' и 'x12' имеют средние ранги (от 170 до 180), что означает их среднюю значимость.
+3. Признаки 'x1' и 'x11' имеют ранги около 120, что указывает на их относительную значимость.
+4. Признаки 'x5', 'x8' и 'x7' имеют низкие ранги (от 5 до 17), что говорит о их низкой значимости.
+5. Признаки 'x9', 'x3', 'x13', 'x10' и 'x6' имеют очень низкие ранги (меньше 3), что указывает на их минимальную значимость или наличие практически нулевых эффектов.
+
diff --git a/zavrazhnova_svetlana_lab_2/result.png b/zavrazhnova_svetlana_lab_2/result.png
new file mode 100644
index 0000000..2bda0ed
Binary files /dev/null and b/zavrazhnova_svetlana_lab_2/result.png differ
diff --git a/zavrazhnova_svetlana_lab_2/zavrazhnova_svetlana_lab_2.py b/zavrazhnova_svetlana_lab_2/zavrazhnova_svetlana_lab_2.py
new file mode 100644
index 0000000..693ef46
--- /dev/null
+++ b/zavrazhnova_svetlana_lab_2/zavrazhnova_svetlana_lab_2.py
@@ -0,0 +1,54 @@
+from sklearn.linear_model import Lasso
+from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
+from sklearn.feature_selection import f_regression
+from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+import numpy as np
+
+np.random.seed(0)
+size = 750
+#входные данные.
+X = np.random.uniform(0, 1, (size, 14))
+
+#Генерируется целевая переменная Y на основе математической функции от входных данных X.
+Y = (10 * np.sin(np.pi*X[:,0]*X[:,1]) + 20*(X[:,2] - .5)**2 +
+ 10*X[:,3] + 5*X[:,4]**5 + np.random.normal(0,1))
+X[:,10:] = X[:,:4] + np.random.normal(0, .025, (size,4))
+
+names = ["x%s" % i for i in range(1,15)]
+#Создается пустой словарь для хранения рангов признаков
+ranks = {}
+
+#Создается экземпляр модели лассо-регрессии
+lasso = Lasso(alpha=.05)
+#Модель подгоняется под входные данные X и целевую переменную Y
+lasso.fit(X, Y)
+ranks["Lasso"] = dict(zip(names, lasso.coef_))
+
+rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
+rf.fit(X, Y)
+ranks["Random Forest"] = dict(zip(names, rf.feature_importances_))
+
+f, _ = f_regression(X, Y, center=True)
+ranks["f_regression"] = dict(zip(names, f))
+
+def rank_to_dict(ranks, names):
+ ranks = np.abs(ranks)
+ minmax = MinMaxScaler()
+ #масштабирование рангов с помощью MinMaxScaler
+ ranks = minmax.fit_transform(np.array(ranks).reshape(-1, 1)).ravel()
+ ranks = map(lambda x: round(x, 2), ranks)
+ return dict(zip(names, ranks))
+
+#словарь для хранения средних рангов признаков
+mean = {}
+for key, value in ranks.items():
+ for item in value.items():
+ if item[0] not in mean:
+ mean[item[0]] = 0
+ mean[item[0]] += item[1]
+
+sorted_mean = sorted(mean.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+result = {}
+for item in sorted_mean:
+ result[item[0]] = item[1]
+ print(f'{item[0]}: {item[1]}')
diff --git a/МетодичкаМИИ_МО-1.pdf b/МетодичкаМИИ_МО-1.pdf
new file mode 100644
index 0000000..43c4192
Binary files /dev/null and b/МетодичкаМИИ_МО-1.pdf differ
+
+
+ 
+ 
+ 
+
+
+ 
+ 
+ 
+
+
+ 
+ 
+