逻辑回归是有监督学习的算法。

正确答案是：B: 有监督学习

### 专业分析

逻辑回归是一种**有监督学习**算法，主要用于解决分类问题，特别是二分类问题。以下是更详细的分析：

- **有监督学习**：
- 在有监督学习中，算法通过使用带有标签的数据集进行训练。标签是已知的输出结果。
- 逻辑回归利用这些已标记的数据来学习输入特征与输出标签之间的关系，以便对新数据进行预测。

- **逻辑回归的工作原理**：
- 它使用一个逻辑函数（Logistic Function）来将具有多个特征的输入映射到输出的概率值，该概率值介于0和1之间。
- 根据设定的阈值（通常为0.5），将输出概率值转换为类别标签。

- **应用场景**：
- 逻辑回归广泛应用于如垃圾邮件检测、信用风险评估、医学诊断等领域中，属于分类问题的核心方法之一。

- **与其他学习方法的区别**：
- **无监督学习**：如聚类算法，不需要标签。其目标是从无标签数据中发现数据结构。
- **半监督学习**：结合了有标签和无标签数据，但逻辑回归不属于这一类。
- **非监督学习**：这是一种没有标签的学习方法，不适用于逻辑回归。

因此，逻辑回归通过有标记的数据进行训练和预测，属于有监督学习。