引言 支持向量机（SVM）作为经典的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务。其性能高度依赖核函数类型、惩罚参数（C）及核参数（如γ）的选择。传统参数优化方法（如网格搜索、随机搜索）存在计算效率低、易陷入局……
鹈鹕优化算法赋能支持向量机参数优化实践 一、背景与问题定义 支持向量机（SVM）作为经典的机器学习模型，其分类性能高度依赖核函数参数（如高斯核的γ值）和正则化参数C的选取。传统参数优化方法（如网格搜索、随……
