（a）从libsvm官网上下载软件包
（b）从libsvm数据集页面下载svmguide1数据集
对于以下的每种设置，使用训练集来学习svm模型，并比较不同设置下的测试集准确率。
1 使用默认参数（即C=1 并且使用RBF核）
2 使用svm-scale工具程序来对特征进行规范化。请确保你的缩放操作是合适的：使用从训练集中得到的参数来规范化测试集的数据。请
仔细阅读该程序的说明。
3 使用线性核而不是RBF核。
4 使用C=100以及RBF核
5 使用easy.py工具来确定RBF核中的超参数C和y。
从这些实验中，你学到了什么？
（c）尝试使用LIBSVM数据集页面中的各种数据集进行训练。你能否找到一个不平衡的数据集？LIBSVM的参数 -wi 在处理不平衡数据时非常有
用。在你找到的这个不平衡数据集上尝试使用该参数，该参数是否有用？