Detekce kategorie obsahu webové stránky prostřednictvím metod strojového učení. – Patrik DOHNAL
Patrik DOHNAL
Bachelor's thesis
Detekce kategorie obsahu webové stránky prostřednictvím metod strojového učení.
Abstract:
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem systému pro klasifikaci obsahu webových stránek včetně následné implementace v programovacím jazyce Python. K samotné klasifikaci jsou využívány modely strojového učení jako jsou Naivní Bayesův klasifikátor, K-Nejbližších sousedů a Support Vector Machines. V rámci celého procesu se rovněž předpokládá tvorba vlastní množiny dat, na kterých jsou tyto modely trénovány …moreAbstract:
This bachelor thesis is focused on design and the implementation of the algorithm for classifying the websites into a several categories. The implementation of this software is written in Python. For classifying purposes I use machine learning models such as Naive Bayes classifier, K-Nearest neighbors and Support Vector Machines. Within the process it is assumed to collect my own dataset, wich will …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 4. 2021
Thesis defence
- Supervisor: Ing. Jan Fesl, Ph.D.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
DOHNAL, Patrik. \textit{Detekce kategorie obsahu webové stránky prostřednictvím metod strojového učení.}. Online. Bachelor's thesis. České Budějovice: University of South Bohemia in České Budějovice, Faculty of Science. 2021. Available from: https://theses.cz/id/umabg5/.
The right form of listing the thesis as a source quoted
DOHNAL, Patrik. Detekce kategorie obsahu webové stránky prostřednictvím metod strojového učení.. Č. Budějovice, 2021. bakalářská práce (Bc.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakultaUNIVERSITY OF SOUTH BOHEMIA IN ČESKÉ BUDĚJOVICE
Faculty of ScienceBachelor programme / field:
Applied Informatics / Applied Informatics
Theses on a related topic
-
Support vector machines a evoluční algoritmy
Martin Ševčík -
Support vector machines: teorie, aplikace a softwarové implementace
Daniil Podtesov -
Rozpoznávání ručně psaných číslic pomocí support vector machines
Jozef Hricko -
Support vector machines for credit scoring
Michal Haltuf -
Doménově specifické webové uživatelské rozhraní pro specializovaný algoritmus strojového učení - dolování akčních pravidel
Mia Bajić -
Vývoj webové platformy pro přípravu dat vhodných ke strojovému učení
Martin Choutka -
Metody strojového učení nad webovými dokumenty
Josef Katrňák -
Webová aplikace pro vyhodnocování výsledků strojového učení
Danylo Nechai
Name
Posted by
Uploaded/Created
Rights