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？
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
解：
1.
逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
线性回归是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，运用十分广泛。常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
2.
过拟合（over-fitting）：其实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。过拟合就是表现为训练的时候效果很好，但是在测试样本上的效果就很差。
欠拟合呢（under-fitting）：训练样本被提取的特征比较少，导致训练出来的模型不能很好地匹配，表现得很差，甚至样本本身都无法高效的识别。
3.
（1）探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。
（2）农产品价格预测分析，希望通过分析价格历史数据，对要求预测的农产品接下来固定时间的价格进行预测。并尽可能多的使用与价格有影响的其他数据以提高预测的准确率。