单从定义上来看：
机器学习，是人工智能(Artificial intelligence)的一个子领域，主要关注于开发一些让计算机可以自动“学习”的技术。更具体说，机器学习是一种用于创建数据集分析程序的方法。机器学习跟统计学有着重要的关系，因为这两个领域都是研究数据分析，但是又不像统计学，机器学习关注的是计算实现的算法复杂度(Computational complexity)。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
而统计学，是研究
统计学是在统计实践的基础上，自17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门社会学科。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
注意这些句子：
开发一些让计算机可以自动“学习”的技术，机器学习是一种用于创建数据集分析程序的方法，机器学习关注的是计算实现的算法复杂度。
它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据
那么可以说“机器学习”是创建分析数据方法的一种方法。而统计学是一门学科，包含了整个数据收集、处理、分析。二者的概念层次、范围、所关注的重点不同。这只是我的个人理解，有不到位的地方还请大家指正、补充。
参考链接：
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%9...
http://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E6%9C%...
