一、机器学习里面，regression和classification的区别是什么
分类（Classification）是指一类问题，而回归（Regression）是一类工具。分类的目的在于给对象按照其类别打上相应的标签再分门别类，而回归则是根据样本研究其两个（或多个）变量之间的依存关系，是对于其趋势的一个分析预测。
分类的标签如果是表示（离散的）有排序关系的类别时，比如说“好”、“较好”、“一般”这样的时候，也可以用回归来处理。但是如果标签是纯粹的分类，比如说电影中的“喜剧”、“动作”、“剧情”这样的无排序关系的标签时，就很难用回归去处理了。而且，分类中还存在着“多分类”的问题，也就是一个对象可能有多个标签的情况，这就更复杂了。
而同时，回归所能做的也并非只有分类，也可以用来做预测等其他问题。
所以，回归和分类的区别并非只有输出的“定性”与“定量”那么简单，应该说两者属于不同的范畴。
二、机器学习是现在人工智能最核心的技术吗
机器学习只是人工智能下面的一个分类。人工智能这个学科很广
三、机器学习中的逻辑回归到底是回归还是分类
逻辑回归：y=sigmoid(w'x)
线性回归：y=w'x
也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1
逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。
线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差
