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1、本质区别：

1. 目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。而统计学的目标是探究变量之间的关系，理解数据的内在结构和规律，以及确定这些关系的显著性。它更关注统计量服从什么分布、假设检验是否显著、模型拟合是否合理等问题。
2. 方法：机器学习通常使用训练数据来训练模型，然后通过测试数据来评估模型的性能。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数，以最小化预测错误。而统计学则更注重模型的构建和解释，通常使用统计方法（如回归、方差分析等）来推断变量之间的关系，并通过置信区间、显著性检验等方法来评估模型的合理性。

2、共同点：

1. 数据驱动：机器学习和统计学都是以数据为基础的学科，都需要从数据中提取信息并进行推断。
2. 模型建立：两者都需要建立模型来描述数据。机器学习中的模型通常是参数化的，而统计学中的模型可能是参数化或非参数化的。
3. 预测和推断：机器学习和统计学都可以用于预测和推断。机器学习模型可以对新数据进行预测，而统计学模型可以用于推断变量之间的关系和预测未来趋势。