基于L2正则化的逻辑回归求解设计

摘要：

本文通过对L2正则化逻辑回归进行分析,使用随机梯度下降(SGD)和限制内存拟牛顿法(L-BFGS)来求解回归参数使得条件对数似然函数最大.在手写数字图像数据集USPS-N和HTML网页数据集上的两分类结果表明,随机梯度下降求解方法在两数据集上有较高的测试错误率.因此,在设计L2正则化逻辑回归求解方法时,可使用限制内存拟牛顿法作为缺省求解方法.

关键词：逻辑回归、随机梯度下降法、限制内存拟牛顿法

所属期刊栏目：2

分类号：TP302.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省科技厅项目0502210Y0093

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：16-17