σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
مسار Optimization›الوحدة 4 · القيود والتنظيم›الموضوع 4.3·~50 دمتوسط

التنظيم L1 وL2 بوصفه تحسينًا

الموضع في المسارالوحدة 4 من 5 · الموضوع 3 من 4
4.3 التنظيم L1 وL2 بوصفه تحسينًا
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

عقوبات تُقلّص

يضيف التنظيم عقوبة إلى خسارة الضبط لتكلف المعاملات الكبيرة شيئًا: min⁡w ∥y−Xw∥2+λ Ω(w)\min_{\mathbf w}\ \lVert\mathbf y-X\mathbf w\rVert^2+\lambda\,\Omega(\mathbf w)minw​ ∥y−Xw∥2+λΩ(w). يستعمل ريدج Ω=∥w∥22\Omega=\lVert\mathbf w\rVert_2^2Ω=∥w∥22​ ويستعمل لاسو Ω=∥w∥1\Omega=\lVert\mathbf w\rVert_1Ω=∥w∥1​. وهي مسألة تحسين كأي مسألة، ولها صيغة مقيّدة مكافئة، تصغير الخسارة بشرط Ω(w)≤t\Omega(\mathbf w)\le tΩ(w)≤t، حيث λ\lambdaλ هو بالضبط مضروب KKT للميزانية ttt. وكلما كبر λ\lambdaλ صغرت الميزانية.

min⁡w 12(w−z)2+λ∣w∣ ⇒ w=sign(z)max⁡(∣z∣−λ, 0),min⁡w 12(w−z)2+λ2w2 ⇒ w=z1+λ\min_{w}\ \tfrac12(w-z)^{2}+\lambda\lvert w\rvert\ \Rightarrow\ w=\mathrm{sign}(z)\max(\lvert z\rvert-\lambda,\,0),\qquad \min_{w}\ \tfrac12(w-z)^{2}+\tfrac{\lambda}{2}w^{2}\ \Rightarrow\ w=\frac{z}{1+\lambda}wmin​ 21​(w−z)2+λ∣w∣ ⇒ w=sign(z)max(∣z∣−λ,0),wmin​ 21​(w−z)2+2λ​w2 ⇒ w=1+λz​(1)

تُظهر مسائل المتغير الواحد الفرق. يقسم ريدج القيمة غير المعاقبة zzz على 1+λ1+\lambda1+λ: يتقلص كل معامل بالنسبة نفسها ولا يبلغ أي منها الصفر. أما لاسو فيطرح λ\lambdaλ من ∣z∣|z|∣z∣ ويقطع عند الصفر، فيصير كل معامل بـ ∣z∣≤λ|z|\le\lambda∣z∣≤λ صفرًا تمامًا؛ ولهذا يختار لاسو المتغيرات. هندسيًا، لكرة ℓ1\ell_1ℓ1​ زوايا على المحاور وتميل منحنيات مستوى الخسارة إلى ملامستها عند زاوية، أما كرة ℓ2\ell_2ℓ2​ المستديرة فلا زوايا لها. وتحليليًا، لـ ∣w∣|w|∣w∣ نتوء عند الصفر يقفز عنده الميل من −λ-\lambda−λ إلى +λ+\lambda+λ ويمكن أن توجد النهاية الصغرى على هذا النتوء.

أرقام للعقوبتينلنأخذ λ=1\lambda=1λ=1. من أجل z=3z=3z=3 يعطي لاسو max⁡(3−1,0)=2\max(3-1,0)=2max(3−1,0)=2 ويعطي ريدج 3/2=1.53/2=1.53/2=1.5. ومن أجل z=0.8z=0.8z=0.8 يعطي لاسو 000 لأن 0.8≤10.8\le10.8≤1 بينما يظل ريدج يعطي 0.40.40.4. وانحدار كامل: من أجل x=(1,2)x=(1,2)x=(1,2) وy=(1,3)y=(1,3)y=(1,3) لدينا xTx=5x^{T}x=5xTx=5 وxTy=7x^{T}y=7xTy=7 ويعطي ريدج w=7/(5+λ)w=7/(5+\lambda)w=7/(5+λ): القيمة 1.41.41.4 عند λ=0\lambda=0λ=0 وبالضبط 111 عند λ=2\lambda=2λ=2.

في المالية تثبّت عقوبة ريدج الانحدارات على متنبئات مترابطة وهي قريبة من انكماش التباين المشترك، ويبني لاسو محافظ متناثرة لتتبع المؤشر. وثمة فخ: في محفظة شراء فقط مستثمرة بالكامل يكون ∑i∣wi∣=∑iwi=1\sum_i|w_i|=\sum_i w_i=1∑i​∣wi​∣=∑i​wi​=1 فتكون العقوبة λ∥w∥1\lambda\lVert\mathbf w\rVert_1λ∥w∥1​ هي الثابت λ\lambdaλ ولا تغيّر شيئًا. ولتحصل على مراكز قليلة غير صفرية أو صفقات قليلة عاقب الصفقات ∥w−w′∥1\lVert\mathbf w-\mathbf w'\rVert_1∥w−w′∥1​ وهذا بالضبط ما تفعله حدود الدوران والتكلفة في المشروع الختامي. وبلغة بايز يقابل ريدج توزيعًا أوليًا غاوسيًا للمعاملات ويقابل لاسو توزيعًا أوليًا لابلاسيًا.

  • ريدج: w=z/(1+λ)w=z/(1+\lambda)w=z/(1+λ) في متغير واحد؛ يتقلص بسلاسة ولا يبلغ الصفر تمامًا.
  • لاسو: عتبة ناعمة sign(z)max⁡(∣z∣−λ,0)\mathrm{sign}(z)\max(|z|-\lambda,0)sign(z)max(∣z∣−λ,0)؛ يجعل المعاملات الصغيرة صفرًا تمامًا.
  • الصيغة المقيّدة: الوزن λ\lambdaλ هو مضروب KKT للميزانية Ω(w)≤t\Omega(\mathbf w)\le tΩ(w)≤t.
اختر λ خارج العينةكلما كبر λ\lambdaλ استبدلنا التباين بالتحيز: تصغر المعاملات وتستقر لكنها تنجذب بانتظام نحو الصفر. اختر λ\lambdaλ بالتحقق المتقاطع أو باختبار تقدمي، لا بالملاءمة داخل العينة التي تفضّل دائمًا λ=0\lambda=0λ=0. ومع السلاسل الزمنية استعمل كتلًا تحترم ترتيب الزمن.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • معامل لاسو10 نقطة
  • معامل ريدج10 نقطة
  • معامل يصبح صفرًا15 نقطة
  • انحدار ريدج بمتغير واحد15 نقطة
  • لماذا ينتج لاسو أصفارًا دقيقة15 نقطة
  • عقوبة عديمة الجدوى15 نقطة
  • التوزيعات الأولية والآثار10 نقطة
  • ماذا يفعل لامدا أكبر10 نقطة
0/ 8 تمت الإجابة
المهام
1إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

القيمة غير المعاقبة z=3z=3z=3 وλ=1\lambda=1λ=1. ماذا يعطي لاسو (العتبة الناعمة)؟

lasso=lasso =lasso=المقبول: ± 0.01
2إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

من أجل z=3z=3z=3 وλ=1\lambda=1λ=1 نفسيهما ماذا يعطي ريدج، z/(1+λ)z/(1+\lambda)z/(1+λ)؟

ridge=ridge =ridge=المقبول: ± 0.01
3إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

الآن القيمة غير المعاقبة z=0.8z=0.8z=0.8 مع λ=1\lambda=1λ=1. ماذا يعطي لاسو؟

zero=zero =zero=المقبول: ± 0.001
4إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

من أجل x=(1,2)x=(1,2)x=(1,2) وy=(1,3)y=(1,3)y=(1,3) يعطي ريدج w=xTy/(xTx+λ)w=x^{T}y/(x^{T}x+\lambda)w=xTy/(xTx+λ). ما قيمة www عند λ=2\lambda=2λ=2؟

w=w =w=المقبول: ± 0.01
5اختيار15 نقطةبلا إجابة

أي عبارة تفسّر لماذا يجعل لاسو بعض المعاملات صفرًا تمامًا بينما لا يفعل ريدج ذلك؟

6اختيار15 نقطةبلا إجابة

محفظة شراء فقط (wi≥0w_i\ge0wi​≥0) ومستثمرة بالكامل (∑iwi=1\sum_i w_i=1∑i​wi​=1). لماذا لا تغيّر إضافة λ∥w∥1\lambda\lVert\mathbf w\rVert_1λ∥w∥1​ شيئًا؟

7مطابقة10 نقطةبلا إجابة

طابق كل عنصر بوصفه.

اختر مقابل كل عنصر في اليسار.

ريدج
لاسو
λ\lambdaλ كبير
λ\lambdaλ صغير
8اشرح بكلماتك10 نقطةبلا إجابة

في جملة أو جملتين بيّن ما يحدث للمعاملات وللتحيز وتباين الملاءمة حين يزداد وزن العقوبة لامدا.

وضع الرياضياتإدخال بلوحة المفاتيح أو LaTeXالمهمة 1 من 8 · Ctrl ⏎ للتحقق

سجّل الدخول لتشغيل الكود الخاص بك.

قراءة كل المحاضرات مجانية. أنشئ حسابًا أو سجّل الدخول لتشغيل الكود وتنفيذ الاختبارات وتسليم هذا المختبر.

  • بيئة تطوير داخل المتصفح مع طرفية bash — لا حاجة لتثبيت أي شيء
  • تصحيح فوري ونقاط خبرة ومكانك في المسار
إنشاء حسابتسجيل الدخول
أو
المتابعة عبر GitHub