我不太确定分类和回归之间的区别是什么。

据我所知，分类是属于类别性质的。不是这个就是那个。

回归则更多是一种预测。

上面这两个问题应该都属于回归问题，对吗？它们都使用学习算法进行预测。谁能举一个分类与回归的例子吗？

回答：

你说的没错：给定某个数据点，分类会为该点分配一个标签（或“类别”）。正如你所说，这个标签是类别性质的。一个例子可能是恶意软件分类：给定某个文件，它是恶意软件还是不是？（“标签”将是这个问题的答案：“是”或“不是”。）

但在回归中，目标是预测一个实数值（即非类别性质）。一个例子可能是，根据某人的身高和年龄，预测他们的体重。

所以在你引用的任何一个问题中，答案取决于你希望从预测中得到什么：一个类别，还是一个实数值？

（附注：这两个问题之间存在联系和关系，如果你愿意，你可以将回归视为分类的一种扩展，在标签是序数且标签数量无限的情况下。）