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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。