diff --git a/README.md b/README.md
index 42a74c7..401f45e 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,3 +1,14 @@
 # mpsic_projekt_1_bayes_classifier
 
-Klasyfikacja za pomocą naiwnej metody bayesowskiej dla rozkładów dyskretnych
\ No newline at end of file
+## Klasyfikacja za pomocą naiwnej metody bayesowskiej dla rozkładów dyskretnych.
+
+Implementacja powinna założyć, że cechy są dyskretne/jakościowe. Na wejściu oczekiwany jest zbiór, który zawiera p-cech dyskretnych/jakościowych, wektor etykiet oraz wektor prawdopodobieństw a priori dla klas. Na wyjściu otrzymujemy prognozowane etykiety oraz prawdopodobieństwa a posteriori. Dodatkową wartością odpowiednia wizualizacja.
+
+### Zasady zaliczenia projektu (max 40 pkt):
+- 10 pkt - prezentacja projektu
+- 15 pkt - implementacja, w tym:
+- - 5 pkt - zgodność z tematem,
+- - 5 pkt - jakość kodu,
+- - 5 pkt - poprawność implementacji
+- 10 pkt - efekt "wow"
+- 5 pkt - aktywność wszystkich członków grupy
\ No newline at end of file