svm中 C 和sigma对街宽和分隔平面的影响 C越大 街越窄,可能引发过拟合,对于噪声的惩罚力度加大。 sigma越小,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,