sklearn包中的svm详解（coef_和intercept_）

一
这里讲解我以二维空间为例。首先定义两个数组：

c = [[2, 0], [1, 1], [2, 3]]
c1 = [0, 0, 1] 

简单分析下：分别有三个点（2，0），（1，1）（2，3）：
（2，0）和（1，1）对应于0类，（2，3）对应于1类。
边界点分别为（1，1）和（2，3）

二
画出边界线y1,y2
w1y1+w0x1+b1=0
y1= -w0/w1*x1-b1/w1
假设斜率为a，a=-w0/w1

w = clf.coef_  # 获取w
a = -w[0] / w[1]  # 斜率

知道斜率后，我们可以根据方程y=ax+b求出b来，带入点（2，3）b = 3-2a
y2原理和y1一样

b = clf.support_vectors_[0] # 求出过切线的点
yy_down = a * xx + (b[1] - a * b[0])#下边界
b = clf.support_