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:一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。
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
对比：逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同
| 线性回归 | 逻辑回归 | |
| 目的 | 预测 | 分类 |
| 函数 | 拟合函数 | 预测函数 |
| 参数计算方式 | 最小二乘 | 最大似然估计 |
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
过拟合：模型无法达到一个较低的误差，过分依赖训练数据
欠拟合：训练误差低且泛化误差依然高，未能学习训练数据中的关系
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
研究疫情的爆发