Лабораторные работы 1 и 2, Андрей Шулаев

Лабораторная работа №1:
* для реализации используется Python 3 и NumPy
* реализован "pocket algorithm" с фиксированным количеством итераций
* использована следующая эвристика: в качестве начального приближения используется оптимальный вектор весов для задачи линейной регрессии на тех же данных

Запускать из папки `andrew.shulayev` следующим образом:
```$ PYTHONPATH=. python3 cancer_perceptron/main.py```

Лабораторная работа №2:
* использована реализация SVM из пакета scikit-learn
* в качестве значений регуляризационной константы используются значения 1e-n для целых n из [0; 10)
* для выбора регуляризационной константы используется 5-fold кросс-валидация

Запускать из папки `andrew.shulayev` следующим образом:
```$ PYTHONPATH=. python3 cancer_svm/main.py```