python 画出使用分类器得到的决策边界
获取数据集，并画图代码如下：
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt
# 手动生成一个随机的平面点分布，并画出来
np.random.seed(0)
X, y = make_moons(200, noise=0.20)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=40, c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()
得到图如下：
定义决策边界函数：
# 咱们先顶一个一个函数来画决策边界
def plo
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