SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差

           gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。

          此外大家注意RBF公式里面的sigma和gamma的关系如下：

    

        这里面大家需要注意的就是gamma的物理意义，大家提到很多的RBF的幅宽，它会影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，从而影响泛化性能。我的理解：如果gamma设的太大，会很小，很小的高斯分布长得又高又瘦， 会造成只会作用于支持向量样本附近，对于未知样本分类效果很差，存在训练准确率可以很高，(如果让无穷小，则理论上，高斯核的SVM可以拟合任何非线性数据，但容易过拟合)而测试准确率不高的可能，就是通常说的过训练；而如果设的过小，则会造成平滑效应太大，无法在训练集上得到特别高的准确率，也会影响测试集的准确率。

以上摘录了：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ae183910101cxbv.html

Grid Search

Grid Search是用在Libsvm中的参数搜索方法。很容易理解：就是在C,gamma组成的二维参数矩阵中，依次实验每一对参数的效果。

                                                    

使用grid Search虽然比较简单，而且看起来很naïve。但是他确实有两个优点：

1. 可以得到全局最优
2. (C,gamma)相互独立，便于并行化进行