Olá Vagner, tudo bem?

A Regressão Linear busca encontrar a linha que melhor se ajusta aos dados minimizando a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos. É um método direto e utilizado para problemas de regressão quando a relação entre as variáveis é linear.

Já, o SVM (Support Vector Machine) com um kernel linear também pode ser usado para regressão, conhecido como SVR (Support Vector Regression). A diferença principal é que o SVM tenta encontrar um hiperplano que não apenas minimiza o erro, mas também maximiza a margem entre os dados e o hiperplano. Isso pode tornar o SVM mais robusto a outliers em comparação com a Regressão Linear.

Um exemplo prático: se você tem dados de altura e peso e quer prever o peso com base na altura. A Regressão Linear tentará ajustar a melhor linha reta através dos dados. Já o SVM linear tentará encontrar uma linha que não só se ajuste bem, mas que também tenha uma margem de segurança, o que pode ser útil se houver outliers nos dados.

Ambos são úteis, mas a escolha entre eles pode depender da natureza dos seus dados e do problema que você está tentando resolver.

Espero ter ajudado.

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Abraços!