回归还是分类？

回归和分类是机器学习中常见的两种任务类型。

1. 回归（Regression）：回归是一种预测模型，用于预测连续型变量的值。回归模型通过分析自变量与因变量之间的关系，建立一个数学函数来预测未知数据的输出。回归问题的目标是找到最佳拟合曲线或平面，以最小化预测值与实际值之间的误差。回归问题的应用场景包括股票价格预测、房价预测、销售量预测等。

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1. 分类（Classification）：分类是一种预测模型，用于将数据分为不同的类别或标签。分类模型通过学习已知数据的特征和标签之间的关系，来对未知数据进行分类。分类问题的目标是找到一个决策边界，将不同类别的数据分开。分类问题的应用场景包括垃圾邮件过滤、图像识别、情感分析等。

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总结：回归和分类是机器学习中常见的两种任务类型，用于预测连续型变量的值和将数据分为不同的类别。腾讯云提供了多个相关产品和服务，可用于回归和分类问题的建模和预测。