ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА НОВОСТНЫХ ПОСТОВ С ЦЕЛЬЮ ИХ КЛАССИФИКАЦИИ

Аннотация

В статье рассматриваются различные алгоритмы машинного обучения, применяемые для классификации текстов. Среди множества существующих методов особое внимание уделяется наивной байесовской модели. Рассматриваются также преимущества и недостатки наивной байесовской модели по сравнению с другими методами машинного обучения, такими как логистическая регрессия и методы на основе деревьев решений. В заключение обсуждаются перспективы дальнейшего развития и улучшения алгоритмов классификации текстов, а также возможные направления будущих исследований в этой области.