1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？
逻辑回归本质上是分类、，线性回归则重预测；线性回归对象是线性的，每个x都有对应的映射y；逻辑回归对象虽然可以看做是线性，但是每个对象x的映射只有0或1
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
①过拟合就是过分关注数据特征，可以认为该数据特征可以判断为一个事物的特征之一，会表现出一种信任不可能成为数据特征的数据。
②欠拟合就是忽略数据本身，忽略了数据关系会导致无法从数据中学习
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
通过病毒的各项指标，预测出人得某病的概率。
垃圾分类，可以对某一个垃圾的特征分析改垃圾属于哪一类垃圾。
原文：https://www.cnblogs.com/zqy1004/p/12776571.html