袁国勋、张凯伟、谢卓辉、林志仁。
年份：2010年，数量：11，版本：105，页码：3183−3234
大尺度线性分类在许多领域得到了广泛的应用。L1正则化形式可以用于特征选择；然而，它的不可微性给训练带来了更多困难。尽管近年来提出了各种优化方法，但尚未进行适当的比较。在本文中，我们首先广泛回顾了现有的方法。然后，我们详细讨论了最先进的软件包，并提出了两种有效的实现方法。大量比较表明，精心实现的坐标下降方法非常适合训练大型文档数据。
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