帮我用Python中的提升方法中的AdaBoost算法计算，正例点x1=(3,3)T, x2=(4,3)T, 负例点x3=(1,1)T，试求期最大间隔分离超平面，并利用对偶算法求出线性可分支持向量机的分离超平面和分类决策函数。写出完整的代码

好的，这是一个典型的二分类问题，我们可以使用AdaBoost算法来求解线性可分支持向量机的分离超平面和分类决策函数。首先，我们需要对数据进行处理，将正例和负例点分别存储在两个数组中，代码如下：

import numpy as np

# 定义正例点和负例点
X = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]])
Y = np.array([1, 1, -1])

接下来，我们可以使用sklearn中的AdaBoost算法来进行训练和预测，代码如下：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 定义决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

# 定义AdaBoost分类器
ada = AdaBoostClassifier(base_estimator=clf, n_estimators=3, algorithm='SAMME')

# 训练模型
ada.fit(X, Y)

# 预测结果
y_pred = ada.predict(X)

这里我们使用了一个深度为1的决策树作为弱分类器，并将其作为基分类器传递给AdaBoost算法中。我们指定了n_estimators参数为3，表示我们希望使用3个基分类器来构建强分类器。最后，我们使用训练好的模型进行预测，并输出预测结果。

接下来，我们可以使用对偶算法来求解分离超平面和分类决策函数，代码如下：

# 计算Gram矩阵
G = np.dot(X, X.T)

# 定义alpha和b
alpha = np.zeros(len(X))
b = 0

# 迭代次数
max_iter = 100

# 计算alpha和b
for i in range(max_iter):
    # 计算预测值
    fx = np.dot(alpha * Y, G) + b
    
    # 计算误差
    error = Y - fx
    
    # 计算学习率
    eta = 1 / (G.diagonal() + 1)
    
    # 更新alpha和b
    alpha = alpha + eta * error
    b = np.mean(error)
    
# 计算超平面法向量和截距
w = np.dot(alpha * Y, X)

这里我们使用Gram矩阵计算内积，定义alpha和b，然后使用迭代方法计算alpha和b的值。最后，我们计算出超平面的法向量和截距。

最后，我们可以输出分类决策函数，代码如下：

print("分离超平面：")
print("法向量：", w)
print("截距：", b)

这里我们直接输出超平面的法向量和截距。另外，由于我们使用的是对偶算法，因此我们不需要输出支持向量。

完整的代码如下：