<s> import numpy as np <EOL> import scipy as sp <EOL> from dml . SVM import SVMC <EOL> import matplotlib . pyplot as plt <EOL> X = [ <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:12> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] ] <EOL> y = [ <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1> ] ] <EOL> X = np . array ( X ) . transpose ( ) <EOL> print X . shape <EOL> y = np . array ( y ) . flatten ( <NUM_LIT:1> ) <EOL> y [ y == <NUM_LIT:0> ] = - <NUM_LIT:1> <EOL> print y . shape <EOL> def Gauss_kernel ( x , z , sigma = <NUM_LIT:1> ) : <EOL> return np . exp ( - np . sum ( ( x - z ) ** <NUM_LIT:2> ) / ( <NUM_LIT:2> * sigma ** <NUM_LIT:2> ) ) <EOL> svms = SVMC ( X , y , kernel = Gauss_kernel ) <EOL> svms . train ( ) <EOL> print len ( svms . supportVec ) , "<STR_LIT>" <EOL> for i in range ( len ( svms . supportVec ) ) : <EOL> t = svms . supportVec [ i ] <EOL> print svms . X [ : , t ] <EOL> svms . error ( X , y ) <EOL> for i in range ( svms . M ) : <EOL> if svms . y [ i ] == - <NUM_LIT:1> : <EOL> plt . plot ( svms . X [ <NUM_LIT:0> , i ] , svms . X [ <NUM_LIT:1> , i ] , '<STR_LIT>' ) <EOL> elif svms . y [ i ] == <NUM_LIT:1> : <EOL> plt . plot ( svms . X [ <NUM_LIT:0> , i ] , svms . X [ <NUM_LIT:1> , i ] , '<STR_LIT>' ) <EOL> for i in svms . supportVec : <EOL> plt . plot ( svms . X [ <NUM_LIT:0> , i ] , svms . X [ <NUM_LIT:1> , i ] , '<STR_LIT>' ) <EOL> plt . show ( ) </s>
