我大概说一下两者的区别。
第一，寻找最优超平面的方法不同。
第二，SVM可以处理非线性的情况比logistic更强大的是，SVM还可以处理非线性的情况。
svm模式和logistic回归是功能相近的分类器，二者的区别在于logistic回归的输出具有概率意义，也容易扩展至多分类问题，而svm的稀疏性和稳定性使其具有良好的泛化能力并在使用核方法时计算量更小。
svm模式不是唯一可以使用核技巧的机器学习算法，logistic回归、岭回归和线性判别分析也可通过核方法得到核logistic回归、核岭回归和核线性判别分析方法。
因此svm模式是广义上核学习的实现之一
