1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写
2000字左右的文献综述：
研究背景及意义
逻辑回归(logistic regression，LR)是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。该模型是一种多元统计方法，适用于因变量(亦称属性变量或者输出变量)为两分类数据(即因变量取值为0或1的数据)或多分类数据的情况。
然而,传统逻辑回归模存在以下一些主要缺陷：
1. 过拟合问题。即在利用模型去拟合带噪声的数据时，将噪声数据也同时拟合进去。一方面会造成模型比较复杂，另一方面也会使模型的泛化性能较差，模型只能在对训练样本进行拟合时有很好的精度，但是对于训练样本以外的测试样本无法达到理想的分类正确率，即分类正确率并未达到理想状态。
2. 变量选择问题。一般来说，在实际数据分析问题中，自变量中的大部分元素和最终的输出（因变量）没有关系或不提供任何信息，在最小化目标函数的时候考虑自变量这些额外的特征，虽然可以获得更小的训练误差，但在预测新的样本时，将这些无效信息纳入考虑将会对正确因变量的预测造成干扰。因此在数据分析应用中，需要从高维数据中选择对特定输出有用的变量，丢弃冗余的变量，从而降低数据维度。
据此，正则化的方法被提出用以解决“过拟合”和“变量选择”这两个问题，正则化模型可以概括为“损失函数 正则化项”。一般而言，正则化模型可以写成如下形式：
其中为一组已知数据集，是正则参数，表示损失函数,表示的范数或拟范数(对于线性模型，为线性模型参数)。我们称第一项为损失函数项，第二项为罚函数项（正则化项），在罚函数中，对于不同的值，上式对于不同的正则化。当时对应于AIC及BIC准则，称为正则化；当 时对应于正则化;当 时对应于 Lasso 方法，称为正则化；当 时对应于岭估计，称为正则化；当时对应于 正则化。［18］
范数是指向量中非0的元素的个数，范数是指向量中各个元素绝对值之和，范数和范数均可以实现模型系数的稀疏性，但是因具有比更好的优化求解特性而被广泛应用。范数是指向量各元素的平方和的平方根（即欧氏距离），正则化能够防止过拟合，有效提升模型的泛化能力。正则化对于高维数据的稀疏模型十分有效,能够起到降维的作用，然而也存在一些不足：
