逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。

　　比如在实际工作中，我们可能会遇到如下问题：

　　预测一个用户是否点击特定的商品判断用户的性别预测用户是否会购买给定的品类判断一条评论是正面的还是负面的

　　这些都可以看做是分类问题，更准确地，都可以看做是二分类问题。要解决这些问题，通常会用到一些已有的分类算法，比如逻辑回归，或者支持向量机。它们都属于有监督的学习，因此在使用这些算法之前，必须要先收集一批标注好的数据作为训练集。有些标注可以从log中拿到(用户的点击，购买)，有些可以从用户填写的信息中获得(性别)，也有一些可能需要人工标注(评论情感极性)。