请问机器学习中的逻辑回归和统计学的逻辑回归有什么区别嘛？

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机器学习中的逻辑回归和统计学的逻辑回归在处理数据、分析结果等方面有什么区别嘛？谢谢

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关键词：逻辑回归 机器学习 统计学 处理数据

在处理数据、分析结果等方面没有区别，都是解决二分类任务。
机器学习，喜欢从损失函数入手介绍逻辑回归（二元交叉熵损失函数），对应的，线性回归使用的是均方误差损失函数（MSE，mean squared error)。

统计学的逻辑回归，喜欢从广义线性模型（Generalized Linear Model）引入逻辑回归模型,假设因变量服从一个二元分布（而不是线性回归的正态分布），使用广义线性模型，便于研究模型的一些性质（估计量的相合性等等）。

最终求解模型使用的算法，都是一样的。