在统计学和机器学习中，回归（Regression）和拟合（Fitting）是密切相关的概念，它们通常一起使用来描述如何通过模型来逼近或拟合数据。

回归（Regression）：

回归是一种统计学和机器学习的方法，旨在研究变量之间的关系。它的目标是建立一个数学模型，该模型可以描述输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。回归分析可用于预测或解释变量之间的关系，以及用于探索变量对结果的影响。

拟合（Fitting）：

拟合是指将模型适应（fit）到数据上，使模型能够很好地描述数据的特征。在回归中，拟合通常指的是通过调整模型参数，使模型的预测值尽可能接近实际观测值。拟合过程的目标是找到最佳的模型参数，以最好地捕捉数据的变化趋势。
回归和拟合之间的关系在于，回归分析通常涉及到拟合模型。具体而言，回归模型的参数通常是通过最小化损失函数来进行拟合的，以使模型的预测结果与实际观测值的差异最小化。

总的来说，回归是一种分析变量之间关系的方法，而拟合是通过调整模型参数使其与数据相匹配的具体过程。在回归分析中，我们通常会执行拟合操作来找到最适合数据的模型。