通过jupternotebook进行编程并给出结果。使用支持向量机算法判断学员的Python水平(使用课本数据)。

好的，我们可以使用Scikit-learn库来实现支持向量机算法。首先，我们需要准备数据。我们可以使用课本数据集中的一部分来作为训练数据，另一部分作为测试数据。

在这里，我将使用pandas库来读取数据集，并将其分为训练集和测试集。假设数据集的文件名为“python_data.csv”。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv("python_data.csv")

# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop("Python Level", axis=1)
y = data["Python Level"]

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用Scikit-learn库中的SVC类来训练支持向量机分类器。我们可以使用“rbf”内核来进行分类。

from sklearn.svm import SVC

# 创建SVM分类器
svm = SVC(kernel="rbf")

# 训练SVM分类器
svm.fit(X_train, y_train)

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的准确性。我们可以使用Scikit-learn库中的accuracy_score函数来计算模型的准确性。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 预测测试集的标签
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算模型的准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("模型的准确性为：", accuracy)

最后，我们可以使用训练好的模型来预测新的学员的Python水平。假设我们有一个新的学员，他有3年的Python编程经验，会使用Python的基本语法和数据结构，并且他经常编写小型Python脚本。我们可以将这些信息转换为特征向量，并使用训练好的模型来预测他的Python水平。

# 创建新的学员的特征向量
new_student = [[3, 1, 1]]

# 使用训练好的模型来预测新的学员的Python水平
prediction = svm.predict(new_student)

print("预测结果为：", prediction)

希望这个代码片段可以帮助你使用支持向量机算法来判断学员的Python水平。