1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....是种基于统计学习理论框架下提出的种新型模式识别方法，采用基于结构风险最小化准则的学习方法，推广能力好。擅长解决样本数量小低维空间线性不可分类等问题,并且能够应用到函数拟合等其他机器学习中。但是由于是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及阶矩阵的计算，故其在应用于大规模训练样本方面难以实施。本文针对传统的支持向量机在处理数据量大的样本时，在预测时间方面有提高的缺点进行优化算法改进。使得在保证精确度的情况下，学习时间大大减少。主要的研究工作如下首先，讨论了机器学习的基本概念，支持向量机的基础理论,包括统计学习理论维理论结构风险最小化原则线性可分与非线性可分的情况核函数等。着重讨论了支持向量预测机，建立了预测回归模型，并用中的工具包进行仿真实验，采用交叉验证的方法确定核函数与惩罚参数。得到算法执行均方误差最为精确度衡量与运行时间等性能指标。在波动区间的预测问题方面，本文采用信息粒度化的思想，将时间序列分割成若干小子序列......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....万方数据,。些经典的学习方法，如最小二乘法极大似然法，早期的神经网络都采用了经验风险最小化得原则。然而，使用经验风险代替期望风险并没有可靠的万方数据第二章机器学习与支持向量机综述理论依据。首先，由大数定律，当样本趋向于无穷大时，在概率意义上趋向于，并不保证二者在同点上取得最小值其次，也没有理论保证在样本无穷大时得到的学习机器，在样本有限时仍能具有很好的效果。机器学习的泛化能力经验风险最小化原则通过最小化训练误差来实现最小化测试误差的目的，但味地追求经验误差最小化并不总能获得好的预测效果因为可以采用足够复杂的学习机器使得训练误差任意减小。些情况下，训练误差过小反而导致推广能力的下降，也即真实风险的增加，这就是过学习问题，出现的原因有两个是学习样本不充分二是学习机设计不合理。有限样本情况下，学习机器的模型复杂度和泛化能力之间存在以下矛盾经验风险对学习机器的性能有定的影响，但不起决定作用。执行原则并不总能提高学习机器的泛化性能......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....不但要使学习机器的经验风险最小，还要使维尽量小以缩小置信范围，从而达到使期望风险最小的目的，也即对未来样本有较好的推广性。结构风险最小化原则传统机器学习方法中普遍采用的经验风险最小化原则在样本数目有限时是不合理的。从式可以看出，我们需要同时最小化经验风险和置信范围。在传统的机器学习中，我们选择机器学习模型和算法的过程就是优化置信范围的过程，如果选择了适合现有样本的学习模型，就可以取得比较好的效果。但由于缺乏理论上的指导，只能依赖先验信息和经验来选择模型和算法，这造成了诸如神经网络等学习方法对使用者“技巧”的过分依赖。结构风险最小化,原则的基本思想是如果我们要求风险最小，就需要使得式右边两项相互平衡，共同趋于极小另外，在获得的学习机经验风险最小的同时，希望学习机的泛化能力尽可能的大，这样就需要使得度量学习机复杂性的维值尽可能的小，从而使得置信风险最小。结构风险最小化原理正是这样种归纳原理。它定义了种函数集的嵌套结构......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名日期年月日万方数据东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密。学位论文作者签名指导教师签名日期年月日日期年月日万方数据基于集成学习的支持向量机预测优化算法及其应用摘要支持向量机......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....对于各种类型的函数集，统计学习理论系统地研究了经验风险和实际风险之间的关系，也即推广性的界。它是分析学习机器的性能和发展新的学习算法的重要基础。根据统计学习理论中关于函数集推广性界的结论，对于指示函数集中所有的函数，经验风险和实际风险之间至少以概率满足如下关系其中是函数集的维，是样本数。学习机器的实际风险由两部分组成第部分称为经验风险学习误差引起的损失，其依赖于预测函数,的选择另部分称为置信范围，其是关于函数集的维的增函数。该定理给出了关于经验风险和真实风险之间差距的上界，也即泛化误差界它反映了根据原则得到的学习机器的推广能力。置信范围不仅受置信水平的影响，也是函数集维和训练样本数目的函数。式可简写为从式可以看出，在训练样本有限的情况下，学习机器的维越高，则置信范围就越大，导致实际风险与经验风险之间可能的差就越大。这也是在般情况下选用过于复杂的学习机器或神经网络往往得不到好的效果的原因......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....因此与些传统的机器学习方法，特别如神经网络相比，具有泛化能力强，容易训练，没有局部极小值和不需要预先确定网络结构等优点。支持向量机的基本思想是通过非线性映射将输入向量映射到个高维特征空间，然后在该空间中构造个最优决策超平面，改方法避免了显式的非线性映射，可以克服高维特征空间带来的计算困难。万方数据第二章机器学习与支持向量机综述输出,„„„„„„输入支持向量图支持向量机原理图最优化理论初始最优化问题设,与,等函数定义在，其中为目标函数，和为约束函数，初始最优化问题可写为所有满足的组合的集合称为可行域，当存在个接满足时，为全域最小，称为最优解拉格朗函数考虑等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题,目标函数是，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....执行原则将使学习机器变得越来越复杂。学习机器的复杂度对其性能有较大影响。泛化性能好的学习机器应该具有与实验面对问题相对应的复杂度。因此，在有限样本的情况下，经验风险最小化并不意味着期望风险最小。采用复杂的学习机容易使学习误差更小，但却往往会丧失推广能力。统计学习理论的发展为解决此问题提供了坚实的理论基础和有效方法。统计学习理论统计学习理论的思想是确和在上世纪六七十年代提出来的，是目前针对小样本统计估计和预测的最佳理论。它从理论上系统的研究了经验风险最小化成立的条件有限样本下经验风险与期望风险的关系及如何利用这些理论找到新的学习原则和方法的问题。统计学习理论用维为来描述学习机器的容量，并从控制学习机器的思想出发。结合了经验风险和训练样本数目,导出了期望风险在不同情况下的组风险上界。这些界是通用的并与具体数据的分布无关,在小样本情况小样本情况下同样成立。在实际的训练学习中，可以通过最小化风险上界，实现对学习机器的优化，因此得到的学习机器的风险受到好的控制......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....维理论与推广性界对于给定的指示函数集，其维定义如下对个指示函数集，假如存在个样本的样本集能够被个函数集中的函数按所有可能的种形式分开，则称函数集能够把样本数为的样本集打散。指示函数集的维就是这个函数集中的函数所能打散的最大样本的数目。也就是说，存在个样本的样本集能够被函数集打散，而不存在有个样本的样本集被函数集打散。若对任意数目的样本都有指示函数能将其打散，则该指示函数集的维是无穷大。有界函数集的维可以通过阂值将其转化成指示函数集来定义。维反映了函数集的学习能力。般而言，维越大则学习机器越复杂，学习能力越强。但目前还没有关于任意函数集维计算的通用理论，只对些特殊的函数集知道其维。如中超平面集的维是。在非线性情况下学习机器的维通常是无法计算的。复杂的学习机器，维除了与函数集的选择有关，也受到学习算法等因素的影响，其确定更加困难。但是在实际应用统计学习理论时......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....这结构是由系列嵌套的函数子集组成的，它满足，对于每个函数集的维是有限的，且。给定个观测集，原则是使在风险最小的子集中选择使经验风险最小的函数,。即在经验风险与置信风险之间选择个折衷。在每个子集中寻找最小经验风险，在子集间折衷考虑经验风险和置信范围，使实际风险最小。这种思想称作有序风险最小化或结构风险最小化，这个子集中使得经验风险最小的函数就是要求的最优函数。这种思想称为结构风险最小化原则。原理图如图所示万方数据第二章机器学习与支持向量机综述欠学习过学习实际风险置信区间经验风险图结构风险最小化原理图利用原则的思想，可以很好的解决传统机器学习中的过学习问题。支持向量机通过最大化分类边界以最小化维，也就是在保证经验风险最小的基础上最小化置信风险，从而达到最小化结构风险的目的，因此支持向量机实际上就是原则的具体实现。支持向量机支持向量机最早由提出，它是种基于统计学习理论的新的有效的机器学习方法......”。