这些关键字“性能, LRC, 大规模”是否代表抽象“坐标下降(CoordinateDescent,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(LogisticRegressionClassifier,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-SoftMarginLogisticRegressionClassifier,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的v-SMLRC-CDdual。所提出的v-SMLRC-CDdual既能最大化类间间隔，又能有效提高LRC的泛化性能。大规模文本数据集实验表明，v-SMLRC-CDdual分类性能优于或等同于相关方法。”中的关键概念？
不