支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是基于统计学习理论中的结构风险最小化（Structural Risk Minimization, SRM）原则来进行模型选择和设计的。这个原则的核心思想是：在模型复杂性和学习能力之间寻找一个最佳的折中，以期望模型在对未知数据进行预测时能达到最小的泛化误差。 因此，**“支持向量机是以结构风险最小为原则”** 的说法是**正确**的。结构风险最小化原则不仅考虑了经验风险（即模型在训练集上的误差），还考虑了模型的复杂度（这通常会导致过拟合），并通过引入正则化项来避免过拟合，从而找到一个泛化能力强的模型。
