一、网格搜索调参
我选择'gamma': [1e-3, 1e-4，1e-5]（0.001，0.0001，0.00001）, 'C': [1, 10, 100, 1000]
这样一共有12种情况
源代码如下：
最后结果 c：10 ，gamma：0.001是最好的，结果是0.89
但是还是不是很满意，而且参数选择训练的速度特别特别慢，大概用了四个小时才结束，再加上训练是svm，一共大概要用七个小时左右。。。所以性能还要有提升才好。
二、突发情况！！！数据集变动了！！！
由于数据集中本来就存在绝大多数的中（现实生活中人们对于金融营销活动的评价感情色彩多为不好也不坏，所以导致数据集好中差分布不均匀。）但是我们先前也没有考虑到这个情况，因此我们对训练数据undersampling，即对多数类数据进行抽样，或者将少数类翻倍，使得两类数量相同。
而且考虑到文本为中文，但我们之前用的方法（word2vec）比较适合于英文，所以表达不够准确，导致队员的模型训练效果都不太好。我们换用了搜狗词向量库和维基百科词向量库重新进行分布式表达。
更换数据集后，所有成员的效果都有了比较大的提升, 重新通过网格搜索选定 c：1 gamma：0.001 结果为0.92
但是跟同组rnn的成员正确率相比还是有一定的差距
更新：值得一提的是，我又进行了很多次的参数尝试，最后选定了最高的c=100，gama=0.0005,最后得到的结果是0.959，虽然与rnn还是有一定的差距，但是已经不是特别逊色了。
