逻辑归回

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？

 　　逻辑回归是一种用于解决二分类0/1问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，与线性回归这样输出是连续的、具体的值不同，逻辑回归的输出是0~1之间的概率，用于回答离散的二分类的问题。

2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？

　　过拟合是太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上几乎预测/区分了所有的数据，但在新的测试集上一般，不具泛化性，拿到新样本后没有办法去准确的判断；欠拟合是测试样本的特性没有学到，或模型过于简单无法拟合或区分样本。

3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？

　　是否患病、广告点击率、是否为垃圾邮件、金融诈骗、虚假账号等，逻辑回归是解决二分类问题的利器。