政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/76496
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    政大機構典藏 > 商學院 > 統計學系 > 會議論文 >  Item 140.119/76496


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    题名: Trust region Newton methods for large-scale logistic regression
    作者: Lin, C.-J.;Weng, Ruby Chiu-Hsing;Keerthi, S.S.
    翁久幸
    贡献者: 統計系
    关键词: Approximation algorithms;Classification (of information);Convergence of numerical methods;Mathematical models;Natural language processing systems;Regression analysis;Logistic regression;Quasi Newton approach;Newton-Raphson method
    日期: 2007
    上传时间: 2015-07-13 15:16:50 (UTC+8)
    摘要: Large-scale logistic regression arises in many applications such as document classification and natural language processing. In this paper, we apply a trust region Newton method to maximize the log-likelihood of the logistic regression model. The proposed method uses only approximate Newton steps in the beginning, but achieves fast convergence in the end. Experiments show that it is faster than the commonly used quasi Newton approach for logistic regression. We also compare it with linear SVM implementations.
    關聯: ACM International Conference Proceeding Series,Volume 227, Pages 561-568
    24th International Conference on Machine Learning, ICML 2007,20 June 2007 through 24 June 2007,Corvalis, OR
    数据类型: conference
    DOI 連結: http://dx.doi.org/10.1145/1273496.1273567
    DOI: 10.1145/1273496.1273567
    显示于类别:[統計學系] 會議論文

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