网格搜索法是指定参数值的一种穷举搜索方法，通过将估计函数的参数通过交叉验证的方法进行优化来得到最优的学习算法。
即，将各个参数可能的取值进行排列组合，列出所有可能的组合结果生成“网格”。然后将各组合用于SVM训练，并使用交叉验证对表现进行评估。在拟合函数尝试了所有的参数组合后，返回一个合适的分类器，自动调整至最佳参数组合，可以通过clf.best_params_获得参数值
先从牛顿下降法学起，然后各种机器学习方面的优化算法都是从此发展而来的，遗传算法，退火算法，蚁群算法等等智能算法。图像处理还有常用的一些算法也要掌握，比如角点法这些，也要下功夫去学习，不能偏废
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