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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？
答：逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如说某个病人患某种疾病的可能性。逻辑回归本质上是线性回归，但是线性回归需要自变量与因变量之间的线性关系，逻辑回归不需要自变量与因变量之间的线性关系。
2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？
答：欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。
3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？
逻辑回归适用于一些非是即非得场景，比如说身患新冠肺炎得患者是阴性还是阳性。
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