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——“.....母姓，住址和爱好。时间敏感值每月而变化且为了找到季节性时间相关性行为保留在过去个月不同值。时间敏感值被分配到个时间前缀意味着最近个月，意味着前二个月，意味着三个月前，意味着四个月前。因此，例如，在年月到年月当前账户余额反映在表二中定义。鉴于此，下个任务是包含了在干净格式化文件生成额外文件以及将它们添加到结果文件。时间序列数据显示于表三，数据值设置从增加到。表二以四个月为周期时间敏感度数据库。周期与命名上个月，当前账户余额个月前，当前账户余额二个月前，当前账户余额三个月前，当前账户余额。表三按时间顺序展开数据集。目标值定义像很多真实数据挖掘应用程序样，通常在数据仓库中是不会直接定义数据挖掘目标字段，因此，定义合适商业领域研究目标字段也是数据挖掘工作部分。在商业领域专家帮助下，我们在些存在数据中定义来区分未来例子，可能会导致。分类器集成是系列分类器，这些分类器在些方面来划分新样本。为构建分类器集成创建了些方法，有些是般算法和有些特定算法，。我们采用了种混合方法首先，我们用自然条件下贝叶斯网络来建立种分类器，人工神经网络预测，决策树，自然选择条件下贝叶斯网络......”。

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——“.....约翰威利父子公司。联合国英达科尼和肖洛姆，年。解决基于规则集成分类器回归问题，过程，页。夏皮罗，疲沓沓撕开，马思德，估计运动好处和模拟电梯，程序。第五国际会议上知识发现和数据挖掘，页。胡查，年。客户流失分析分类方法比较过程。第三届国际会议，粗糙集和当前趋势，施普林格出版社，页。林茨和里茨，年。直接营销数据挖掘问题和解决方案。第四届国际会议知识发现和数据挖掘，页。马珊德和夏皮罗，年。最化企业盈利预测模型比较。第二国际知识发现与数据挖掘会议，年。埃尔坎，年月。促进朴素朴素贝叶斯学习，们在第三部分讨论数据选择数据审查和初步筛选，然后是数据集成数据目录编辑和数据格式化数据演变和时间敏感度变量定义。接着我们讨论敏感度分析遗漏侦测和特征选择。在第四部分我们通过决策树，神经网络和贝叶斯网络和自然选择条件下贝叶斯网络和上述四种分类器集成来描述数据模型。在第五部分，我们主要讨论调查结果字段检测结果。最后，我们在第六部分得出结论。商业问题主要问题解释我们客户是世界十大零售银行之，这些银行根据不同客户提供各种种类金融产品。本论文中讨论产品属于项特定贷款服务。目前超过......”。

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——“.....他们决定与列表中前现有客户进行联系大约名，其中有大约名客户。他们把客户随机分为组，每组大约有名，然后对不同组客户采取积极主动地行动第组，市场营销部门接触每个客户，并提供了些优惠措施来鼓励客户留在公司而第二组，没有采取任何联系。经过个月后，他们检查列表然后发现，在第组中，流失率非常低，而在第二组中，流失率非常高，几乎是，在两个月累积平均流失率为，因此获得了字段在测试数据段中，列表中始终保持着数据。在第组中较低流失率显示，如果积极主动行动是及时和适当，这对客户行为确实有影响，而第二组高流失率证明，我们数据挖掘模型是正确和前高比例流失率被捕捉。结论在此篇论文中，我们演示了种零售银行客户损失分析数据挖掘方法。我们讨论了关于倾向性数据时序数据展开遗漏检测和项零售银行损失分析数据挖掘任务步骤。我们讨论枚举法在作为损失分析适当方法上用处，比较了决策树枚举法，贝叶斯网络等多种数据挖掘方法以及这些方法效果。我们最初发现显示出些有趣结果。我们客户实践检验证明了损失数据挖掘预测模型是很准确，目标导向措施也是有效。参考文献辉戈硕士,年。挖掘客户数据库电力二代策略和技巧......”。

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——“.....照片所示传感器可以感知力肩膀前屈后伸。照片显示传感器，可以感知力肩膀，水平内收外展。结构是类似上臂和前臂传感器，可以感知弯曲伸展力量和肩部旋转。康复机器人运动学图自由度康复机器人手臂在本节中，我们将尝试通过逆运动学解决方案研究，探讨所有可行这个自由度外骨骼型康复机器人手臂运动。为了满足这目，机器人结构简化示意图画在图，共个坐标被分我们将调用坐标框架为方便起见，联合支点作为起源。请注意，关节和关节是固定，因此，相关旋转角度和是恒定，个形连接臂在原点坐标系连结与把手坐标原点在抓框架。符号滑动关节和旋转关节被视为对应于各种关节运动变量，相关参数示于表。表康复机器人参数由于我们康复机器人设计属于外骨骼型，它是合理假设，在正常运行人手臂基本上构成平行康复机器人臂，这自然推断些联合枢转轨迹机器人应保持在适当关系与这些些相应人手臂关节。根据此平行运动原则，而不是解决逆运动学解决方案通常发现整个机器人运动空间，我们简化了这个问题，只查找那些解决方案，例如，无论是康复机器人和人类手臂，将符合上述原则。从技术上讲......”。

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——“.....集成分类器比任何个个体分类器得到更精确字段。上图是集成分类器所得到结果。数据挖掘发现最初研究揭露了系列变量之间关系以及临界值来进步探讨与分析。如下总结了重要观点和些可能含义上表显示，些特定值或数值范围属性是来预测保留客户和流失客户。这些解释增加了我们信心，而这些属性值将继续在未来继续预测。字段检测为了检测数据挖掘有效性，我们客户采取了字段检测。测试要显示出两个要点客户流失率包含了集中流失客户。基于营销方法数据挖掘对于保留目标是有效。他们对现有客户分类方法从而生成模型，然后将客户流失比率再次进行分类。他们决定与列表中前现有客户进行联系大约名，其中有大约名客户。他们把客户随机分为组，每组大约有名，然后对不同组客户采取积极主动地行动第组，市场营销部门接触每个客户，并提供了些优惠措施来鼓励客户留在公司而第二组，没有采取任何联系。经过个月后，他们检查列表然后发现，在第组中，流失率非常低，而在第二组中，流失率非常高，几乎是，在两个月累积平均流失率为，因此获得了字段在测试数据段中，列表中始终保持着数据。在第组中较低流失率显示，如果积极主动行动是及时和适当......”。

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。——“.....这项产品已经有了显著高流失率。由于高流失率，税收受到了挑战每个月呼叫中心会受到超过个要求注销银行账户电话另外接近条记录属于缓慢流失连续超过个月以上处于不平衡状态，同时非法账户对于产品收益率构成了系列挑战，由于指数贷款限额以及佣金影响，每月零售银行流失指数总计达到。另外，很多客户只在优惠价时才使用该产品，过期后便作废。每个账户都有客户管理项目成本和客户获得成本，邮递需要在每个客户上花美元，电话营销需要在每个客户上花美元。而刺激成本比如降低利率来留住客户能够被考虑，主要取决于你被记录下来。如，如果个账户直到年月都没有变化，最后列将会成为当前月列，被用来推算当前这个月结论。在理解这些基础后，创建客户流失模型。鉴于数据文件中数据记录是每月每户列，我们需要使用过去四个月历史数据来建立个预测模型。为了表示数据随时间和季节性行为而变化，我们需把过去独立四个月数据结合在个数据文件里，而在数据文件里每个账户有个包含过去四个月金融信息列。使用数据格式，要求隐性数据成为显形，而时序被分为单独字段。为了完成这点，我们将变量分成静态变量和时间敏感度变量。静态变量不随时间而变化......”。

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——“.....更具体地说，我们只找到三个位置对应于人肩关节，肘关节，腕关节机器人关节支点。反过来，我们可以很容易地根据这三个位置姿势解决康复机器人几何形状。假设我们知道人类肩膀上期望位置肘关节联合手腕接头，上臂长度，前臂长度，和并行康复机器人和人类臂之间距离。记旋转关节到关节机器人手臂到，特别是重命名旋转关节，关节和关节作为机器人肩部关节，肘关节，和手腕关节，分别。遵守先前提到原则，后面三个机器人关节与关节，和人类手臂。现在，如果我们进步表示机器人上臂和机器人前臂，和，分别长度，我们可以从分类集合成个分类器。集成分类器比任何个个体分类器得到更精确字段。上图是集成分类器所得到结果。数据挖掘发现最初研究揭露了系列变量之间关系以及临界值来进步探讨与分析。如下总结了重要观点和些可能含义上表显示，些特定值或数值范围属性是来预测保留客户和流失客户。这些解释增加了我们信心，而这些属性值将继续在未来继续预测。字段检测为了检测数据挖掘有效性，我们客户采取了字段检测。测试要显示出两个要点客户流失率包含了集中流失客户。基于营销方法数据挖掘对于保留目标是有效。他们对现有客户分类方法从而生成模型......”。

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——“.....而第二组高流失率证明，我们数据挖掘模型是正确和前高比例流失率被捕捉。结论在此篇论文中，我们演示了种零售银行客户损失分析数据挖掘方法。我们讨论了关于倾向性数据时序数据展开遗漏检测和项零售银行损失分析数据挖掘任务步骤。我们讨论枚举法在作为损失分析适当方法上用处，比较了决策树枚举法，贝叶斯网络等多种数据挖掘方法以及这些方法效果。我们最初发现显示出些有趣结果。我们客户实践检验证明了损失数据挖掘预测模型是很准确，目标导向措施也是有效。参考文献辉戈硕士,年。挖掘客户数据库电力二代策略和技巧。完整数据库营销。北森,埃格蒙特彼得森,布朗,为僧尼丝。学习贝叶斯网络分类器对使用马尔可夫链信用评分技术报告，荷兰乌特列支大学，信息与计算机科学学院。杯踏查瑞亚,年。采用遗传算法直接营销反应模式，第四国际知识发现与数据挖掘会议，页。胡茬，年。利用粗糙集理论和操作数据库，构建数据挖掘应用个很好集成分类器，过程。届国际会议上数据挖掘技术，页。教务长和福塞特分类器性能可视化分析不精确类和成本分配比较，三届国际会议知识发现和数据挖掘会议，页。浆果和洛妮芙，年。精通数据挖掘客户关系管理科学与艺术。硕士，年。神经......”。

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——“.....以及用于其它机械关节，以适应由于人腕关节运动即关节，旋内旋外运动。为了使机器人适应不同病人需求，其作用机理是这样设计，上臂长度，可向从厘米至厘米之间变化，而与前臂可以作出厘米和之间变化厘米。图人体上肢运动模型个人手臂模型康复机器人系统架构根据般控制系统功能，它可以被分为三类传感器系统驱动装置和计算机处理器。传感器系统通常包括电位器，对于每个关节电机编码器，以及肌电图和用于关节康复机器人上肢理疗和训练摘要本研究目是设计个机器人系图和用于人类上肢力传感器。肌肉表面所连接电极对收集患者信号。此外，康复机器人配备个力传感器安装在机器人与人手臂之间连接，如图所示，每个力传感器来实现通过对应变计用于测量人类和机器人之间相互作用力。从上臂由两个力传感器测得力是由于肩膀前屈后伸，水平内收外展。肘部弯曲伸展与肩旋转产生相互作用力测量前臂。另方面，康复机器人电位计在每个关节处输出绝对值该特定关节关节位置信息。但是，为了实现更精确位置和速度控制，每个关节电机电机编码器安装到相对更高分辨率相关关节关节位置信息提取，驱动装置使用直流电动机系列，具有重量轻和高扭矩显着功能......”。