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坐标下降(Coordinate Descent,CD)方法是求解大规模数据分类问题的有效方法,具有简单操作流程和快速收敛速率。为了提高罗杰斯特回归分类器(Logistic Regression Classifier,LRC)的泛化性能,受v-软间隔支持向量机的启发,该文提出一种v-软间隔罗杰斯特回归分类机(v-Soft Margin Logistic Regression Classifier,v-SMLRC),证明了v-SMLRC对偶为一等式约束对偶坐标下降CDdual并由此提出了适合于大规模数据