جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Regularisation path؟

Definition 4.2 Machine Learning for Markets · الفصل 4 — Linear and Regularised Baselines

The regularisation path of a penalised estimator is its solution, or its validation score, as a function of the penalty λ\lambda; the penalty is chosen at the path’s best purged cross-validated score.

Regularisation paths: pooled out-of-fold R-squared of three purged folds of the twenty training years, as a function of the penalty. Ridge peaks at = 104 (training folds of about 80 000 rows), the lasso at 10-3; one step further the lasso sets every coefficient to zero and scores zero. Data: ml_baselines.paths.
Figure 4.1. Regularisation paths: pooled out-of-fold R-squared of three purged folds of the twenty training years, as a function of the penalty. Ridge peaks at λ=104\lambda = 10^4 (training folds of about 80 000 rows), the lasso at 10−310^{-3}; one step further the lasso sets every coefficient to zero and scores zero. Data: ml_baselines.paths.
اقرأ في الفصل →