AI-NaiveBayes-Classifier

Este repositório contém exemplos de implementação de um classificador Naive Bayes em Python e Java.

Descrição

A Inteligência Artificial (IA) está ao nosso redor.
Este repositório é dedicado a explorar um aspecto fundamental da IA - o aprendizado de máquina. Especificamente, o foco é na implementação de um classificador Naive Bayes, um algoritmo de aprendizado de máquina comum, em duas linguagens, de programação, populares: Python e Java.

Conteúdo

• naive_bayes.py: Este é um script Python que utiliza a biblioteca scikit-learn para implementar um classificador Naive Bayes no conjunto de dados Iris.
• NaiveBayes.java: Este é um programa Java que utiliza a biblioteca Weka para implementar um classificador Naive Bayes.

Como usar

Python

Certifique-se de ter a biblioteca scikit-learn instalada em seu ambiente Python. Você pode executar o script Python usando o seguinte comando:

python .\naive_bayes.py

Java

Certifique-se de ter a biblioteca Weka instalada em seu ambiente Java. Você pode compilar e executar o programa Java usando os seguintes comandos:

javac NaiveBayes.java
java NaiveBayes

Contribuição

Contribuições são sempre bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT.

Fontes:

Conjunto de dados Iris, que foi introduzido por Ronald Fisher em 1936:

• A página da Iris flower data set - Wikipedia fornece uma visão geral detalhada do conjunto de dados Iris.