介紹svr、svm的基本知識）
官方文件，含具體例子，不錯）
c:懲罰因子，表徵重視離群點的程度。相當於正則化引數。
c越大越重視，越不想丟掉它們。c值大時對誤差分類的懲罰增大，c值小時對誤差分類的懲罰減小。當c越大，趨近無窮的時候，表示不允許分類誤差的存在，margin越小，容易過擬合；
c趨於0，表示我們不再關注分類是否正確，只要求margin越大，容易欠擬合。
gamma:』rbf』，』poly』和』sigmoid』的核係數且gamma的值必須大於0。
隨著gamma的增大，存在對於測試集分類效果差而對訓練分類效果好的情況，並且容易泛化誤差出現過擬合。
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