ML中classification和regression的区别是什么？解决思路

ML中classification和regression的区别是什么？
ML中classification和regression的区别是什么？
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分类是目的对没有标签的样本给出类别预测，回归是分类的一种，用训练数据拟合出一个函数，这个函数可以对没有标签的样本给出类别预测，常用的是线性回归，即根据(xi,yi)的值拟合出一条线，这条线是个一次函数，用这个函数，给定任一xj，可以计算出yj。
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一个是把一堆点分开来，一个是拟合一个曲面。如果只考虑字面意义的话差别挺大的，不过一些模型（比如SVM、决策树之类的）也可以求解回归罢了。