这两者简直就是神器，根据我的理解和尝试，两者最大的区别是，后者更加easy一点，因为后者不需要设置步长等，只需要输入dataset以及gnuplot路径，就可以直接生成全局绝对的最优解。

1，但是首先我们要修改一下两者的路径，原因有两点，首先就是可以是我们在输入命令行少输多个绝对路径（复制粘贴还是很麻烦的），其次就是libsvm自带的相对路径很不具有普适性，基本大家搭环境时候都要做修改。

gfd

虽说已经记不清之前什么样子，但改成这样的绝对路径准没错

2，再者就是要配置gnuplot，简言之就是又一个图形结果生成工具，但好处在于在我们使用libsvm的过程中，实时地根据g和c的变化生成图形，并直接以png的形式保存，相当直观和好用。

其他用处倒也不清楚，配置过程这里就不说了

3，命令行

命令行还是很复杂繁琐的，但由于前面的修改和铺垫，我们实际要做的就是

grid.py [dataset path]

实时生成的过程

最终三个值：最佳的c,g,以及准确率

但换到easy.py上来说，准确率高了很多

4,最终在tools文件夹生成了很多文件

5，最终使用svm-train.exe保存model

此时格式为[svm-train][dataset path][model path] [c][g]