编程:创建线性不可分的圆形数据集，用支持向量训练机训练模型，绘制决策边界示意图

好的，这是一个关于机器学习的问题。为了创建一个线性不可分的圆形数据集，我们可以使用Scikit-learn库中的make_circles函数。下面是一段Python代码示例：

from sklearn.datasets import make_circles
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.1, factor=0.5)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()

这段代码将生成一个包含100个样本的圆形数据集，其中噪声为0.1，因子为0.5。在这个数据集中，我们可以用支持向量机训练模型。下面是一段Python代码示例：

from sklearn.svm import SVC

model = SVC(kernel='rbf', C=1E6)
model.fit(X, y)

这段代码使用径向基核函数，惩罚系数为1E6来训练支持向量机模型。最后，我们可以绘制决策边界示意图。下面是一段Python代码示例：

import numpy as np

def plot_decision_boundary(model, X, y):
    xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 1.5, 100),
                         np.linspace(-1.5, 1.5, 100))
    Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
    plt.show()

plot_decision_boundary(model, X, y)

这段代码将绘制包含支持向量和决策边界的散点图。