我有以下问题。

我要解决的 SVM 的最小化问题是：

$$\min_{w, b} \frac{1}{2}w^{T}w + \sum^{m}_{i=1}C_{i}xi_{i}$$ 受制于： $$y_{i}(w^{T}x_{i} - b) \geq 1 - \xi_{i}$$ $$\xi_{i} \geq 0$$ $$C_{i} = \nu_{i}C$$ 在哪里$\nu_{i}$是一些功能。

现在基础 SVM 解决的最小化问题是：

$$\min_{w, b} \frac{1}{2}w^{T}w + C\sum^{m}_{i=1}xi_{i}$$ 受制于： $$y_{i}(w^{T}x_{i} - b) \geq 1 - \xi_{i}$$ $$\xi_{i} \geq 0$$

参考：https ://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417414006228?via%3Dihub

或：https ://www.researchgate.net/publication/268753346_Using_Volume_Weighted_Support_Vector_Machines_with_walk_forward_testing_and_feature_selection_for_the_ purpose_of_creating_stock_trading_strategy

我想知道有没有一种方法可以改变在 sklearn 中实现它，它是我正在工作的一篇论文。

亲切的问候。