逻辑斯蒂回归(logistic regression)，是一种对数线性模型，常用于分类。是判别模型，由条件概率分布P(Y|X)来确定。
逻辑斯蒂回归的数学基础是逻辑斯蒂分布(logistic distribution)，逻辑斯蒂分布与sigmod函数紧紧联系在一起。
对于二元的逻辑斯蒂回归(binomial logistic regression model)，主要是依托于sigmod函数，然后将对于变量（训练数据）的线性模型输入到sigmod函数中，然后将其映射为0-1的值，对于大于等于0.5的，分类为1，对于小于0.5的，分类为0。而对数线性的来源在于判断1，0分类时，将其比值取对数的时候时线性。
对于二元逻辑斯蒂回归中，我们需要利用训练数据来估计模型的参数，然后得到最优的模型。优化目标是极小化对数似然函数，优化手段是梯度下降法或拟牛顿法来进行求解。
多项逻辑斯蒂回归模型(multi-norminal logistic regression model)，用于多类分类。从概率的角度，与二项逻辑斯蒂回归模型类似，也是在分子的方面有所不同。