<s> import numpy as np <EOL> import matplotlib . pyplot as plt <EOL> from matplotlib import style <EOL> style . use ( "<STR_LIT>" ) <EOL> from sklearn import svm <EOL> X = np . array ( <EOL> [ <EOL> [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:8> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:8> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:11> ] <EOL> ] <EOL> ) <EOL> y = [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ] <EOL> clf = svm . SVC ( kernel = '<STR_LIT>' , C = <NUM_LIT:1.0> ) <EOL> clf . fit ( X , y ) <EOL> print ( clf . predict ( [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] ) ) <EOL> print ( clf . predict ( [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] ) ) <EOL> w = clf . coef_ [ <NUM_LIT:0> ] <EOL> print ( w ) <EOL> a = - w [ <NUM_LIT:0> ] / w [ <NUM_LIT:1> ] <EOL> xx = np . linspace ( <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:12> ) <EOL> yy = a * xx - clf . intercept_ [ <NUM_LIT:0> ] / w [ <NUM_LIT:1> ] <EOL> h0 = plt . plot ( xx , yy , '<STR_LIT>' , label = "<STR_LIT>" ) <EOL> plt . scatter ( X [ : , <NUM_LIT:0> ] , X [ : , <NUM_LIT:1> ] , c = y ) <EOL> plt . legend ( ) <EOL> plt . show ( ) </s>
