R で SVM を使おうとして RBF カーネルのパラメータの設定に手間取ったのでメモ．RBF カーネルの一般的な定義における文字の使い方と，各パッケージにおける文字の使い方が異なるため，対応関係を整理します．
一般的な形
k\left(\mathbf{x_1}, \mathbf{x_2}\right) = \exp\left(-\frac{\|\mathbf{x_1} - \mathbf{x_2}\|^2}{2\sigma^2}\right) = \exp\left(-\gamma \|\mathbf{x_1} - \mathbf{x_2}\|^2\right)
RBF カーネルはガウス関数の形をしているので，正規分布を意識した表し方で定義するのが一般的だと思います．この定義では，文字 $\sigma$ は標準偏差っぽい値として使われており，$\gamma = 1 / 2\sigma^2$ と置くことで定義を簡潔化しています．さらにマイナスを含めて $\gamma = -1 / 2\sigma^2$ とする場合もあります．
e1071
k\left(\mathbf{x_1}, \mathbf{x_2}\right) = \exp\left(-\gamma \|\mathbf{x_1} - \mathbf{x_2}\|^2\right)
e1071 の svm では RBF カーネルのパラメータとして gamma を指定することができますが，この gamma が表しているのは一般的な定義でいうところの $\gamma$ です．
一般的な定義における文字の使い方と，svm における文字の使い方が一致しているので，特に混乱することはありません．
なお，デフォルトでは gamma に特徴ベクトルの次元数の逆数がセットされます．
kernlab
k\left(\mathbf{x_1}, \mathbf{x_2}\right) = \exp\left(-\sigma\|\mathbf{x_1} - \mathbf{x_2}\|^2\right)
kernlab の ksvm では RBF カーネルのパラメータとして sigma を指定することができますが，この sigma が表しているのは一般的な定義でいうところの $\gamma$ です．
一般的な定義における文字の使い方と，ksvm における文字の使い方が異なるので，注意が必要です．
なお，デフォルトでは sigma の値は sigest 関数で推定された値がセットされます．