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，