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？
性质不同：
逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型，线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
（1） 线性回归只能用于回归问题，逻辑回归用于分类问题（二分类、多分类）
（2）线性回归无 link-function 或不起作用，逻辑回归的 link-function 是对数几率函数
（3）线性回归使用最小二乘法作为参数估计方法，逻辑回归使用极大似然法作为参数估计方法
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
简单来说就是过拟合就是机器学到了很多没必要的特征，欠拟合就是特征太少。以老师讲的天鹅案例为例子，第一次是因为特征只有有翅膀和嘴长，所以所有都认为是天鹅；
而第二次，特征白色，是不必要的，导致认为黑色的天鹅不是天鹅。
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
广告命中率，NDA序列研究，腾讯抽奖活动等等。
原文：https://www.cnblogs.com/AC0314/p/12778404.html