线性回归和逻辑回归是两种常用的机器学习算法，它们都属于广义线性模型的特例，但也有很多区别。下面是一些主要的区别：
- 线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题。回归问题是指预测一个连续的数值变量，如房价、温度、身高等；分类问题是指预测一个离散的类别变量，如是或否、男或女、苹果或香蕉等。
- 线性回归的输出变量是连续的，逻辑回归的输出变量是离散的。线性回归的输出变量可以取任意实数值，逻辑回归的输出变量只能取有限个数的值，通常是0或1，表示两个类别。也可以有多个类别，但需要用到多项式逻辑回归或者一对多的策略。
- 线性回归要求自变量和因变量呈线性关系，逻辑回归不要求自变量和因变量呈线性关系。线性关系是指自变量和因变量之间可以用一条直线来描述，如y=ax+b；非线性关系是指自变量和因变量之间不能用一条直线来描述，如y=ax^2+bx+c。
- 线性回归要求变量服从正态分布，逻辑回归对变量分布没有要求。正态分布是指变量的概率密度函数呈钟形曲线，如高斯分布；非正态分布是指变量的概率密度函数不呈钟形曲线，如均匀分布、泊松分布等。
- 线性回归使用最小二乘法作为参数估计方法，逻辑回归使用极大似然法作为参数估计方法。最小二乘法是指使得预测值和实际值之间的平方误差之和最小；极大似然法是指使得观测数据出现的概率最大。
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