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？
逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
所谓过拟合就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。欠拟合就是训练样本太少，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
分析某样商品的喜欢人群发布。
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？
逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
所谓过拟合就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。欠拟合就是训练样本太少，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
分析某样商品的喜欢人群发布。