Supongo que querías decir regresión logística.
Tanto SVM como LR son clasificadores, pero utilizan diferentes hipótesis para la clasificación. SVM es principalmente determinista (aunque también se puede calcular la probabilidad pero eso es secundario) mientras que LR es probabilístico. SVM intenta maximizar el margen entre el vector de soporte más cercano, mientras que LR maximiza la probabilidad posterior.
SVM funciona en un conjunto de datos separable linealmente, aunque también puede usar núcleos no lineales (por ejemplo, RBF) para el conjunto de datos que no es separable linealmente, mientras que LR funciona para ambos.
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Se prefiere SVM cuando tiene un conjunto de características pequeño, pero LR también funciona para conjuntos de características grandes. Pero SVM es un clasificador difícil y LR es suave porque obtienes un puntaje de probabilidad.
¿Un vector de soporte se comporta como una red neuronal?
No, no lo hace, Neural Network es un enfoque diferente para la clasificación en conjunto. Pero sí, puedes imitar el comportamiento SVM o LR usando Neural Net.
