分类算法与回归算法的区别：机器学习核心概念

分类算法和回归算法是机器学习中常用的两种基本算法。它们的区别主要体现在以下几个方面：

任务类型：分类算法用于对样本进行分类，将其划分到不同的预定义类别中；而回归算法用于预测一个连续值的输出，例如房价预测。
输出类型：分类算法的输出是离散的，即样本被分到某个类别中；而回归算法的输出是连续的，可以是一个实数或者一个向量。
模型形式：分类算法通常使用决策边界或者概率模型来划分样本到不同的类别；而回归算法则通过拟合一个函数来预测连续值的输出。
评估指标：分类算法的评估指标通常包括准确率、精确率、召回率、F1值等；而回归算法的评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

需要注意的是，分类算法和回归算法并不是完全独立的，有些算法可以同时用于分类和回归任务，例如支持向量机（SVM）和神经网络。