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——“.....国际上应用于数据挖掘已经有广泛的研究，并取得了丰富的成果。支持向量机与统计学习理论支持向量机是由领导的实验室研究小组在年提出的种新的非常有潜力的分类技术，是种基于统计学习理论的模式识别方法，当时主要应用于模式识别领域。统计学习理论，是在传统统计学基础上发展起来的种具有坚实理论基础的机器学习方法，它为解决有限样本学习问题提供了个统的框架。统计学习理论从年代末诞生，到年代之前都处在初级研究和理论准备阶段。自世纪年代以来，由于以下方面的原因自身形成了个较完善的理论体系统计学习理论提出了新的模式识别方法支持向量机神经网络等其它学习方法遇到困难，因此关于统计学习理论的研究开始受到重视实验室研究小组在年提出的种新的非常有潜力的分类技术，是种基于统计学习理论的模式识别方法，当时主要应用于模式识别领域。统计学习理论法......”。

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——“.....国际上应用于数据挖掘已经有广泛的研究，并取得了丰富的成果。支持向量机与统计学习理论支持向量机是由领导的都是在经验风险最小化原则下提出的，在有限样本的情况下，经验风险最小不定意味着期望风险的最小，在有些情况下就会出现过学习和推广性不好等情况，得到的结果并不是很理想。支持向量机是数据挖掘中的个新方式包括关联规则特征规则总结规则分类规则离散规则聚类偏差分析等，其中最重要的是数据的分类和回归问题。目前用于数据分类和回归问题的方法主要有神经元网络决策树等。神经元网络等机器学习理论实质上也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互，它主要的模实际问题中，样本数往往是有限的，因此些理论上很优秀的学习方法，却在实际中表现的不尽人意......”。

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——“.....包括模式识别神经网络等在内。现有机器学习方法共同的重要理论基础之是统计学习理论，传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有的学习方法也多是基于此假设。但在订线支持向量机理论综述支持向量机的相关背景基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据样本出发寻找规律，利用这些规律对未来要是将分类算法应用到个人信用评级，进行分类数据实验。最后是结论致谢参考文献与附录等。山东科技大学泰山科技学院毕业设计论文说明书装展等第章是个人信用评级概述，主要介绍了个人信用评级以及个人信用特征数据等第章是工具箱的学习与应用，主要是工具箱和工具箱的介绍与应用等第章是在个人信用评级中的应用，主类算法的基本原理银行的个人信用评级指标，利用建行和工行的个人信用数据进行分类数据实验，得到相应的分类实验结果......”。

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——“.....主要介绍了支持向量机的基本理论和发人信用评级具有较好的应用效果。本文所要实践的主要内容是，对支持向量机分类算法进行系统的探索，绪论了解当前银行个人信用评级的数据指标并加以分析比较，通过使用基于下的工具箱，根据分方法对客户的信用进行评估，以决定是否对该客户发放贷款。本文基于支持向量机的理论和方法，将其应用于个人信用评级的研究实验中，因为它所具有的解的唯性推广能力强和全局性等优良特性，使得以其为基础的个个人消费信贷业务。对于客户提出的贷款申请，银行不可能概予以批准，而是要根据客户提供的基本信息和以往的资信纪录如学历职称工作情况还贷的经济能力个人住房良好的信用记录等，采用种科学的决策别遥感图像分析函数逼近时间序列预测与分类模式识别等方面具有广泛应用。个人信用评级直被金融机构所重视。随着国家刺激消费拉动内需政策的实施......”。

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——“.....已经产生了比较丰富的理论成果和应用成果。由于支持向量机的理论和方法具有优良的分类和回归性能，现在已经越来越受到重视，它在统计分类回归分析文本分类人脸识别手写体数字识许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中，在统计学习理论基础上提出的机器学习方法，是数据挖掘中用于分类和回归问题的新方法。可推广应用于预测和综合评价等领域。目前，在国际上支持向量机许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中，在统计学习理论基础上提出的机器学习方法，是数据挖掘中用于分类和回归问题的新方法。可推广应用于预测和综合评价等领域。目前，在国际上支持向量机的理论研究和实际应用方面，已经产生了比较丰富的理论成果和应用成果。由于支持向量机的理论和方法具有优良的分类和回归性能，现在已经越来越受到重视......”。

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。——“.....个人信用评级直被金融机构所重视。随着国家刺激消费拉动内需政策的实施，很多银行纷纷推出了汽车住房助学等个人消费信贷业务。对于客户提出的贷款申请，银行不可能概予以批准，而是要根据客户提供的基本信息和以往的资信纪录如学历职称工作情况还贷的经济能力个人住房良好的信用记录等，采用种科学的决策方法对客户的信用进行评估，以决定是否对该客户发放贷款。本文基于支持向量机的理论和方法，将其应用于个人信用评级的研究实验中，因为它所具有的解的唯性推广能力强和全局性等优良特性，使得以其为基础的个人信用评级具有较好的应用效果。本文所要实践的主要内容是，对支持向量机分类算法进行系统的探索，绪论了解当前银行个人信用评级的数据指标并加以分析比较，通过使用基于下的工具箱，根据分类算法的基本原理银行的个人信用评级指标，利用建行和工行的个人信用数据进行分类数据实验......”。

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——“.....本文的组织结构是第章绪论第章是支持向量机理论综述，主要介绍了支持向量机的基本理论和发展等第章是个人信用评级概述，主要介绍了个人信用评级以及个人信用特征数据等第章是工具箱的学习与应用，主要是工具箱和工具箱的介绍与应用等第章是在个人信用评级中的应用，主要是将分类算法应用到个人信用评级，进行分类数据实验。最后是结论致谢参考文献与附录等。山东科技大学泰山科技学院毕业设计论文说明书装订线支持向量机理论综述支持向量机的相关背景基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据样本出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测，包括模式识别神经网络等在内。现有机器学习方法共同的重要理论基础之是统计学习理论，传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有的学习方法也多是基于此假设。但在实际问题中，样本数往往是有限的，因此些理论上很优秀的学习方法......”。

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——“.....支持向量机与数据挖掘数据挖掘在人工智能领域又称为数据库中知识发现也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互，它主要的模式包括关联规则特征规则总结规则分类规则离散规则聚类偏差分析等，其中最重要的是数据的分类和回归问题。目前用于数据分类和回归问题的方法主要有神经元网络决策树等。神经元网络等机器学习理论实质上都是在经验风险最小化原则下提出的，在有限样本的情况下，经验风险最小不定意味着期望风险的最小，在有些情况下就会出现过学习和推广性不好等情况，得到的结果并不是很理想。支持向量机是数据挖掘中的个新方法，它在许多领域的分类和回归支持向量机理论综述方面起了越来越重要的作用，国际上应用于数据挖掘已经有广泛的研究，并取得了丰富的成果......”。

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——“.....是种基于统计学习理论的模式识别方法，当时主要应用于模式识别领域。统计学习理论，是在传统统计学基础上发展起来的种具有坚实理论基础的机器学习方法，它为解决有限样本学习问题提供了个统的框架。统计学习理论从年代末诞生，到年代之前都处在初级研究和理论准备阶段。自世纪年代以来，由于以下方面的原因自身形成了个较完善的理论体系统计学习理论提出了新的模式识别方法支持向量机神经网络等其它学习方法遇到困难，因此关于统计学习理论的研究开始受到重视，也迅速发展起来。是统计学习理论中最新的内容，也是最实用的部分。它基于结构风险最小化原则，能有效地解决过学习问题，具有良好的推广性和较好的分类精确性，因此，它已经成为继模式识别和神经元网络研究之后机器学习领域新的研究热点，并将推动机器学习理论和技术的重大发展。国内的些学者也已经注意到了这新的研究方向，。支持向量机的发展自从提出后......”。