逻辑回归(Logistic Regression)是一种经典的分类算法，它是一种基于概率的线性分类方法，常用于二分类问题。逻辑回归的主要思想是通过概率模型来预测样本所属类别，即将线性函数的输出值通过一个逻辑函数(如sigmoid函数)映射到[0,1]之间的概率值，然后根据概率值来进行分类。
逻辑回归算法的优点是简单易懂、计算速度快，对于大规模数据和高维数据也能表现出良好的性能，对异常值不敏感；缺点是只适用于二分类问题，对于多分类问题需要进行扩展，容易受到特征相关性和非线性关系的影响，需要进行特征工程。
逻辑回归算法被广泛应用于广告点击率预测、金融风控、医疗诊断等领域，并且在实际应用中也有很多的改进算法，如L1和L2正则化的逻辑回归、多项式逻辑回归、顺序回归等，可以提高算法的性能和适用性。
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