Метою атестаційної роботи є дослідження методів оптимізації байєсівського алгоритму класифікації та реалізація web-системи класифікації текстів. Об'єктом дослідження є бізнес-логіка системи та методи оптимізації байєсівського алгоритму класифікації. Методом дослідження є аналіз відкритих джерел за темою роботи і реалізація системи на базі отриманих теоретичних даних. Результатом дослідження є модифікований алгоритм класифікації текстів та розроблена система класифікації текстів. КЛАСИФІКАЦІЯ ТЕКСТУ, PHP, WEB, NAIVE BAYES, APACHE, MYSQL, MACHINE LEARNING Целью аттестационной работы является исследование метод оптимизации байесовского алгоритма классификации и реализация web-системы классификации текстов. Объектом исследования является бизнес-логика системы и методы оптимизации алгоритму классификации. Методом исследования является анализ открытых источников по теме работы и реализация системы на основе полученных теоретичных данных. Результатом исследования является модифицированный алгоритм классификации текстов и разработана система классификации текстов. КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТА, PHP, WEB, NAIVE BAYES, APACHE, MYSQL, MACHINE LEARNING The aim of the thesis is to study the optimization method of Bayesian classification algorithm and implementation of web-based system ofor text classification. The object of research is the business logic of the system and methods of classification algorithm optimization. The method of research is the analysis of open sources on the subject of work and implementation of the system on the basis of the theoretical nature of data. The result of the study is a modified algorithm for text classification and developed text classification system. CLASSIFICATION, PHP, WEB, NAIVE BAYES, APACHE, MYSQL, MACHINE LEARNING
