逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，通过逻辑函数将特征与Sigmoid函数结合，得到概率值。适用于二分类问题，如判断垃圾邮件。结构包括输入层、权重、线性组合、激活函数、输出层、丢失函数和优化算法。特征映射和正则化提高模型拟合效果和泛化能力。