18 lines
1.4 KiB
Markdown
18 lines
1.4 KiB
Markdown
# Искусственные нейронные сети: первые шаги
|
||
|
||
## О проекте
|
||
|
||
Данный проект выполнен в рамках практического задания по изучению базовых принципов построения и обучения искусственных нейронных сетей на Python. В проекте демонстрируется применение методов машинного обучения из библиотеки scikit-learn для задач классификации.
|
||
|
||
## Цель работы
|
||
|
||
Продемонстрировать применение методов машинного обучения для классификации данных на примере:
|
||
- **Встроенного датасета**: `load_digits()` (рукописные цифры) с использованием SVM
|
||
- **Внешнего датасета**: Wine (классификация сортов вин) с загрузкой через `pandas.read_csv`
|
||
|
||
## Используемые алгоритмы
|
||
|
||
| Алгоритм | Библиотека | Назначение |
|
||
|----------|-----------|------------|
|
||
| **SVC** (SVM) | sklearn.svm | Классификация рукописных цифр |
|
||
| **LogisticRegression** | sklearn.linear_model | Классификация сортов вин | |