Add knn task

Author: fuodorov

src/SUMMARY.md

@@ -7,3 +7,8 @@
 - [Введение](./overview.md)
 - [Метрические алгоритмы](./metric-algo.md)
 
+# Работаем самостоятельно
+
+- [Пишем свой kNN](./practicum/knn-task.md)
+
+

src/practicum/knn-task.md

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Задача: Реализация KNN-классификатора "с нуля"
+
+Напишите собственный класс, который реализует алгоритм k ближайших соседей для классификации. 
+
+Класс должен поддерживать:
+1. Две метрики расстояния: евклидову и манхэттенскую  
+2. Два режима голосования: равномерный (`uniform`) и взвешенный по расстоянию (`distance`)
+3. Методы `fit()` и `predict()`
+
+Протестируйте реализацию на датасете Iris и Digits, сравните точность с `KNeighborsClassifier`. 
+В отчете проанализируйте, как выбор метрики и режима голосования влияет на качество классификации.
+
+[Ссылка на репозиторий](https://github.com/phys-dev/knn-task)