超参数调整是指在机器学习模型训练过程中，调整一些不会在训练过程中自动优化的参数，以提高模型的性能。下面是一个简单的示例。

假设你正在使用支持向量机(SVM)分类器来进行垃圾邮件过滤。这个模型有两个主要的超参数：正则化常数C和高斯核参数gamma。C用来确定分类边界的复杂程度，较小的C会使得分类边界更加平滑，而较大的C会使边界更加复杂。gamma用来确定每个训练样本对分类决策的影响范围，较小的gamma意味着每个样本只对最近的几个样本有影响，而较大的gamma意味着每个样本对所有其他样本都有一定的影响。

超参数调整的目标是找到一组最佳的C和gamma值，使得SVM分类器在垃圾邮件过滤任务中表现更好。为了找到最佳超参数，你可以设置一个参数搜索空间，并使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法在搜索空间内进行调整。

例如，你可以设定C的搜索范围为[0.1, 10]，gamma的搜索范围为[0.01, 1]。然后，在这个搜索空间内使用网格搜索，即在每个维度上取若干个值（例如C取[0.1, 1, 10]，gamma取[0.01, 0.1, 1]），然后穷举这些值的所有组合，找到使得分类器性能最优的超参数组合。

通过这种方式，我们可以找到最优的超参数组合，使SVM分类器在
生成一个超参数调整的概念示例。