我发现了一个关于SVM的非常酷的笔记本：
https://github.com/jakevdp/sklearn_tutorial/blob/master/notebooks/03.1-Classification-SVMs.ipynb
但我有点沮丧，因为它没有展示如何在三维空间中绘制最大间隔。我已经尽力了，但不知道该怎么做…例如，我想在以下表示中绘制它（这是从笔记本中取的）：
另外，如果能圈出支持向量，那就更好了。
回答：
这是一个非常好的问题，不过提供的笔记本实际上是“欺骗性的”。这不是核函数的工作方式，虽然这种可视化很酷，但这并不是SVM内部发生的情况。不过，我们先把这点放在一边，专注于如何在这个投影空间中绘制3D分离超平面（这不是RBF投影空间）。
你需要做的就是：
- 对用于此图的3D数据拟合线性SVM。
- 提取权重（clf.coefs_）和偏置（clf.intercept_）。
- 绘制3D超平面，使用法向量（clf.coefs_）和原点的距离（clf.intercept_）。
