1）輸出數據的類型
分類輸出的數據類型是離散數據，也就是分類的標簽。比如我們前面通過學生學習預測考試是否通過，這里的預測結果是考試通過，或者不通過，這2種離散數據。
回歸輸出的是連續數據類型。比如我們通過學習時間預測學生的考試分數，這里的預測結果分數，是連續數據。
2）第2個區別是我們想要通過機器學習算法得到什么？
分類算法得到是一個決策面，用於對數據集中的數據進行分類。
回歸算法得到是一個最優擬合線，這個線條可以最好的接近數據集中的各個點。
3）第3個區別是對模型的評估指標不一樣
在監督分類中，我們我們通常會使用正確率作為為指標，也就是預測結果中分類正確數據占總數據的比例
在回歸中，我們用決定系數R平方來評估模型的好壞。R平方表示有多少百分比的y波動被回歸線描述。