关键词：
1）输出数据的类型
分类输出的数据类型是离散数据，也就是分类的标签。比如我们前面通过学生学习预测考试是否通过，这里的预测结果是考试通过，或者不通过，这2种离散数据。
回归输出的是连续数据类型。比如我们通过学习时间预测学生的考试分数，这里的预测结果分数，是连续数据。
2）第2个区别是我们想要通过机器学习算法得到什么？
分类算法得到是一个决策面，用于对数据集中的数据进行分类。
回归算法得到是一个最优拟合线，这个线条可以最好的接近数据集中的各个点。
3）第3个区别是对模型的评估指标不一样
在监督分类中，我们我们通常会使用正确率作为为指标，也就是预测结果中分类正确数据占总数据的比例
在回归中，我们用决定系数R平方来评估模型的好坏。R平方表示有多少百分比的y波动被回归线描述。
回归与分类的区别
...的预测结果是考试通过，或者不通过，这2种离散数据。回归输出的是连续数据类型。比如我们通过学习时间预测学生的考试分数，这里的预测结果分数，是连续数据。2）第2个区别是我们想要通过机器学习算法得到什么？分类算... 查看详情
回归(regression)与分类(classification)的区别
...一个算法，需要部分数据集已经有正确的答案。“分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。”回归是监督学习的一部分，通常是用来预测... 查看详情
分类与回归？
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softmax回归(与logistic回归的联系与区别)
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机器学习之svm与逻辑回归的联系和区别
通常说的SVM与逻辑回归的联系一般指的是软间隔的SVM与逻辑回归之间的关系，硬间隔的SVM应该是与感知机模型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有的点都正确分类，训练数据中噪声的存在使得完全正确分类很可能造成... 查看详情
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机器学习—逻辑回归与svm区别
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gbdtxgboost的区别与联系
...类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开 查看详情
sparkmllib学习之线性回归
SparkMLlib学习之线性回归（一）回归的概念 1，回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量，而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量。但是二者基本的原则类似，都是通过确定一个模型，将输入特征映射... 查看详情
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05线性回归算法
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5.线性回归算法
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模式识别与机器学习——logisticregression
虽然叫做“回归”，但是这个算法是用来解决分类问题的。回归与分类的区别在于：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类所预测的目标变量的取值是离散的（例如判断邮件是否为垃圾邮件）。当... 查看详情