支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它基于统计学习理论中的结构风险最小化原理，通过找到数据点之间的最优边界来实现模型的泛化能力。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import datasets
X,y = datasets.make_blobs(n_samples=100,#样本量
n_features=2,#二维数据，便于画图展示
centers = 2,#两类
random_state=3)#随机数状态，固定了
display(X.shape,y.shape,np.unique(y))
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)datasets.make_blobs 是 Python scikit-learn 库中的一个函数，用于生成具有不同形状和尺度的随机中心的多维数据集。这个函数通常用于创建合成数据集，以便进行测试和演示机器学习算法。
算法建模
svc = SVC(kernel = 'linear')#kernel 表示核函数，linear,线性
svc.fit(X,y)
svc.score(X,y)
绘制分割线
w_ = svc.coef_#有两个特征
w_
b_ = svc.intercept_
b_
w = -w_[0,0]/w_[0,1]
w
b, = -b_/w_[0,1]#逗号能将列表中的数取出来
b
sv = svc.support_vectors_
sv
x = np.linspace(-5,1,100)
y_result = w*x+b
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
plt.plot(x,y_result,color = 'red')
#上边界，下边界
b1 = sv[0][1] - w*sv[0][0]
plt.plot(x,w*x+b1,color = 'blue',ls='--')
b2 = sv[-1][1] - w*sv[-1][0]
plt.plot(x,w*x+b2,color = 'blue',ls ='--')
