分类和回归是机器学习中两种常见的任务，分类任务的目标是将数据分为不同的类别，而回归任务则是预测一个连续值，分类算法通常输出一个概率或类别标签，而回归算法输出一个连续值。
分类算法包括决策树、支持向量机、神经网络等，这些算法通常需要手动选择特征，并使用验证集进行交叉验证以选择出色的/卓越的/优异的/杰出的参数。
回归算法包括线性回归、逻辑回归、随机森林回归等，这些算法通常需要对特征进行标准化或归一化，以便在不同尺度上进行比较，回归算法还可以使用正则化技术来防止过拟合。
在实际应用中，分类和回归任务经常同时出现，例如信用评分系统中既需要对用户进行分类(如信用卡持有者或非信用卡持有者),又需要预测用户的信用得分，了解分类和回归的区别以及如何选择合适的算法对于构建有效的机器学习模型非常重要。
