Outlier detection on a real data set

numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别：
ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本
flatten()：返回源数据的副本
squeeze()：只能对维数为1的维度降维

 

decision function：决策函数是学习到的模型，如 y=f(x)；
loss function：损失函数是模型的衡量指标：mse 交叉墒等；

 

np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。

np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。

 

levels: [level0, level1, ..., leveln]

绘制一系列指定值等值线，例如：

levels=[0]只绘制0 等值线