题目一：采用 scikit-learn 中的线性 SVM 对 iris 数据集进行二分类。 具体内容： （1）选取两个特征和两类数据使用 scikit-learn 中的 SVM 进行二分类。 （2）输出：决策边界的参数和截距、支持向量等。 （3）可视化：通过散点图可视化数据样本（之前选择的两个特征），并画出决策边界和 2 个最 大间隔边界，标出支持向量

好的，我来给您讲解一下如何实现这个任务。

首先，我们需要加载iris数据集，选取其中两个特征(sepal length和petal length)，并将数据集分为两类(iris setosa和iris versicolor)。可以使用如下代码实现：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data[:, [0, 2]] # 取 sepal length 和 petal length 两个特征
y = iris.target
X = X[y != 2] # 只选取 iris setosa 和 iris versicolor 两类
y = y[y != 2]

接下来，我们可以使用scikit-learn中的SVM模型进行建模。在这里，我们选择使用线性SVM，可以使用LinearSVC类来实现。代码如下：

from sklearn.svm import LinearSVC

svm = LinearSVC()
svm.fit(X, y)

训练完成后，我们可以输出决策边界的参数和截距、支持向量等。代码如下：

print("决策边界的参数：", svm.coef_)
print("决策边界的截距：", svm.intercept_)
print("支持向量：", svm.support_)
print("支持向量的个数：", svm.n_support_)

最后，我们可以通过散点图可视化数据样本，并画出决策边界和2个最大间隔边界，标出支持向量。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制数据点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)

# 绘制决策边界和最大间隔边界
w = svm.coef_[0]
b = svm.intercept_[0]
x0 = np.linspace(4, 7, 100)
decision_boundary = -w[0]/w[1] * x0 - b/w[1]
margin = 1/w[1]
gutter_up = decision_boundary + margin
gutter_down = decision_boundary - margin

# 绘制决策边界、最大间隔边界和支持向量
svs = svm.support_vectors_
plt.plot(x0, decision_boundary, "k-", linewidth=2)
plt.plot(x0, gutter_up, "k--", linewidth=2)
plt.plot(x0, gutter_down, "k--", linewidth=2)
plt.scatter(svs[:, 0], svs[:, 1], s=180, facecolors="#FFAAAA")

plt.xlabel("Sepal length")
plt.ylabel("Petal length")
plt.show()

这样，我们就完成了对iris数据集进行二分类的任务，并且可视化了决策边界和支持向量。