分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型对未知类标号的样例进行预测；回归主要是建立连续值的函数模型，回归主要用来预测缺失的或难以获得的数值数据值，而不是离散的类标号，同时回归也包含基于可用数据的分布趋势识别。
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