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Commit 9e63636

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svm: fix XML by converting para to simpara tags via script
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‎reference/svm/book.xml‎

Lines changed: 4 additions & 6 deletions
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11
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
2-
<!-- EN-Revision: 9c0ef76f75541c95cd3c2a031f132a002ea30091 Maintainer: PhilDaiguille Status: ready -->
2+
<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: PhilDaiguille Status: ready -->
33
<!-- Reviewed: no -->
44
<!-- State: experimental -->
5-
6-
<book xml:id="book.svm" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
5+
<book xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="book.svm">
76
<?phpdoc extension-membership="pecl" ?>
87
<title>Support Vector Machine</title>
98
<titleabbrev>SVM</titleabbrev>
109

1110
<preface xml:id="intro.svm">
1211
&reftitle.intro;
1312
&warn.experimental;
14-
<para>
13+
<simpara>
1514
LibSVM es un solucionador eficiente para problemas de clasificación y regresión SVM. La extensión SVM se presenta como una interfaz PHP sencilla de utilizar en scripts PHP.
16-
</para>
15+
</simpara>
1716
</preface>
1817

1918
&reference.svm.setup;
@@ -23,7 +22,6 @@
2322
&reference.svm.svmmodel;
2423

2524
</book>
26-
2725
<!-- Keep this comment at the end of the file
2826
Local variables:
2927
mode: sgml

‎reference/svm/configure.xml‎

Lines changed: 4 additions & 7 deletions
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@@ -1,18 +1,15 @@
11
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
22
<!-- $Revision$ -->
3-
<!-- EN-Revision: 2bfd4f31617bad59a7ea71b81979b726e15c83f1 Maintainer: andresdzphp Status: ready -->
4-
5-
<section xml:id="svm.installation" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
3+
<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: andresdzphp Status: ready -->
4+
<section xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.installation">
65
&reftitle.install;
76

8-
<para>
7+
<simpara>
98
&pecl.info;
109
<link xlink:href="&url.pecl.package;svm">&url.pecl.package;svm</link>
11-
</para>
10+
</simpara>
1211

1312
</section>
14-
15-
1613
<!-- Keep this comment at the end of the file
1714
Local variables:
1815
mode: sgml

‎reference/svm/examples.xml‎

Lines changed: 20 additions & 22 deletions
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@@ -1,48 +1,47 @@
11
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
22
<!-- $Revision$ -->
3-
<!-- EN-Revision: 20e912791754a34fcdef58be5dfc40b87062b487 Maintainer: PhilDaiguille Status: ready -->
3+
<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: PhilDaiguille Status: ready -->
44
<!-- Reviewed: no -->
5-
6-
<chapter xml:id="svm.examples" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
5+
<chapter xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.examples">
76
&reftitle.examples;
87

9-
<para>
8+
<simpara>
109
El proceso básico consiste en definir argumentos, someter datos de entrenamiento para la generación de un modelo y,
1110
posteriormente, realizar predicciones basadas en este modelo. Existe un conjunto predeterminado de argumentos que
1211
deberían proporcionar resultados con la mayoría de las entradas, por lo que se comenzará examinando estos datos.
13-
</para>
14-
<para>
12+
</simpara>
13+
<simpara>
1514
Los datos se someten a través de un fichero, un flujo o un array. Si se proporcionan a través de un fichero o un
1615
flujo, deben contener una línea por ejemplo de entrenamiento, la cual debe estar formateada como una clase entera
1716
(generalmente 1 y -1), seguida de una serie de pares clave/característica en orden creciente de características. Las
1817
características son enteros y los valores son números de punto flotante en el rango 0-1. Por ejemplo:
19-
</para>
20-
<para>
18+
</simpara>
19+
<simpara>
2120
-1 1:0.43 3:0.12 9284:0.2
22-
</para>
23-
<para>
21+
</simpara>
22+
<simpara>
2423
En un problema de clasificación de documentos, por ejemplo, relacionado con el spam, cada línea debe representar un
2524
documento. Debe haber 2 clases, -1 para el spam y 1 para el ham. Cada característica representa palabras y los valores
2625
representan la importancia de estas palabras en el documento (por ejemplo, la frecuencia de aparición de estas
2726
palabras en el documento, con el total en el rango adecuado). Las características con valor 0 (es decir, la palabra no
2827
aparece en absoluto en el documento) simplemente no se incluirán.
29-
</para>
30-
<para>
28+
</simpara>
29+
<simpara>
3130
En el modo array, los datos deben pasarse en forma de arrays de arrays. Cada subarray debe tener la clase como primer
32-
elemento, más pares clave => valor para las características/valor.
33-
</para>
34-
<para>
31+
elemento, más pares clave =&gt; valor para las características/valor.
32+
</simpara>
33+
<simpara>
3534
Estos datos se pasan a la función de entrenamiento de la clase SVM, que devolverá un modelo SVM en caso de éxito.
36-
</para>
37-
<para>
35+
</simpara>
36+
<simpara>
3837
Una vez generado el modelo, puede utilizarse para realizar predicciones sobre datos no vistos previamente. Estos
3938
pueden pasarse en forma de array a la función de predicción del modelo, en el mismo formato que antes, pero sin la
4039
etiqueta. La respuesta será la clase.
41-
</para>
42-
<para>
40+
</simpara>
41+
<simpara>
4342
Los modelos pueden guardarse y restaurarse según sea necesario, utilizando las funciones de guardado y carga, que
4443
toman como argumento la ruta al fichero correspondiente.
45-
</para>
44+
</simpara>
4645
<para>
4746
<example>
4847
<title>Entrenamiento desde un array</title>
@@ -84,8 +83,7 @@ int(-1)
8483
</example>
8584
</para>
8685
</chapter>
87-
88-
<!-- Keep this comment at the end of the file
86+
<!-- Keep this comment at the end of the file
8987
Local variables:
9088
mode: sgml
9189
sgml-omittag:t

‎reference/svm/setup.xml‎

Lines changed: 8 additions & 10 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,20 +1,19 @@
11
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
2-
<!-- EN-Revision: 48ce43fe79fa0c9f31f187ea8ec995b4cb13037e Maintainer: andresdzphp Status: ready -->
2+
<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: andresdzphp Status: ready -->
33
<!-- Reviewed: no -->
4-
5-
<chapter xml:id="svm.setup" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
4+
<chapter xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xml:id="svm.setup">
65
&reftitle.setup;
76

87
<section xml:id="svm.requirements">
98
&reftitle.required;
10-
<para>
9+
<simpara>
1110
LIBSVM es requerido, y está disponible a través de algunos gestores de paquetes
1211
- libsvm-devel para el sistema basado en RPM o libsvm-dev para los basados en
1312
Debian. Como alternativa, está disponible directamente desde el sitio web.
1413
Si está instalando desde el <link xlink:href="&url.svm;">Website Oficial</link>
1514
algunos pasos son necesarios ya que el paquete no se instala automáticamente.
1615
Por ejemplo, suponiendo que la última versión es la 3.1:
17-
</para>
16+
</simpara>
1817
<screen>
1918
<![CDATA[
2019
wget http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz
@@ -28,21 +27,20 @@ ldconfig --print | grep libsvm
2827
]]>
2928
</screen>
3029

31-
<para>
30+
<simpara>
3231
Este último paso debe mostrar LIBSVM está instalado.
33-
</para>
32+
</simpara>
3433
</section>
3534

3635
<section xml:id="svm.installation">
3736
&reftitle.install;
38-
<para>
37+
<simpara>
3938
&pecl.info;
4039
<link xlink:href="&url.pecl.package;svm">&url.pecl.package;svm</link>
41-
</para>
40+
</simpara>
4241
</section>
4342

4443
</chapter>
45-
4644
<!-- Keep this comment at the end of the file
4745
Local variables:
4846
mode: sgml

‎reference/svm/svm.xml‎

Lines changed: 26 additions & 28 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,8 +1,7 @@
11
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
2-
<!-- EN-Revision: 4d17b7b4947e7819ff5036715dd706be87ae4def Maintainer: pablorr85 Status: ready -->
2+
<!-- EN-Revision: 1ca2d4af9471f44743281e6949cb53b8afcaefb8 Maintainer: pablorr85 Status: ready -->
33
<!-- Reviewed: no -->
4-
5-
<reference xml:id="class.svm" role="class" xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude">
4+
<reference xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude" xml:id="class.svm" role="class">
65

76
<title>La clase SVM</title>
87
<titleabbrev>SVM</titleabbrev>
@@ -12,9 +11,9 @@
1211
<!-- {{{ svm intro -->
1312
<section xml:id="svm.intro">
1413
&reftitle.intro;
15-
<para>
14+
<simpara>
1615

17-
</para>
16+
</simpara>
1817
</section>
1918
<!-- }}} -->
2019

@@ -188,154 +187,154 @@
188187
<varlistentry xml:id="svm.constants.c-svc">
189188
<term><constant>SVM::C_SVC</constant></term>
190189
<listitem>
191-
<para>El tipo básico C_SVC SVM. Es el tipo por defecto. Un buen punto de partida.</para>
190+
<simpara>El tipo básico C_SVC SVM. Es el tipo por defecto. Un buen punto de partida.</simpara>
192191
</listitem>
193192
</varlistentry>
194193

195194
<varlistentry xml:id="svm.constants.nu-svc">
196195
<term><constant>SVM::NU_SVC</constant></term>
197196
<listitem>
198-
<para>El tipo NU_SVC usa una diferente y más flexible ponderación de errores.</para>
197+
<simpara>El tipo NU_SVC usa una diferente y más flexible ponderación de errores.</simpara>
199198
</listitem>
200199
</varlistentry>
201200

202201
<varlistentry xml:id="svm.constants.one-class">
203202
<term><constant>SVM::ONE_CLASS</constant></term>
204203
<listitem>
205-
<para>Una clase de tipo SVM. Guía simplemente a una clase, usando valores extremos como ejemplos negativos.</para>
204+
<simpara>Una clase de tipo SVM. Guía simplemente a una clase, usando valores extremos como ejemplos negativos.</simpara>
206205
</listitem>
207206
</varlistentry>
208207

209208
<varlistentry xml:id="svm.constants.epsilon-svr">
210209
<term><constant>SVM::EPSILON_SVR</constant></term>
211210
<listitem>
212-
<para>Un tipo SVM para regresión (prediciento un valor más que símplemente una clase)</para>
211+
<simpara>Un tipo SVM para regresión (prediciento un valor más que símplemente una clase)</simpara>
213212
</listitem>
214213
</varlistentry>
215214

216215
<varlistentry xml:id="svm.constants.nu-svr">
217216
<term><constant>SVM::NU_SVR</constant></term>
218217
<listitem>
219-
<para>Un tipo de regresión SVM al estilo NU.</para>
218+
<simpara>Un tipo de regresión SVM al estilo NU.</simpara>
220219
</listitem>
221220
</varlistentry>
222221

223222
<varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-linear">
224223
<term><constant>SVM::KERNEL_LINEAR</constant></term>
225224
<listitem>
226-
<para>Un núcleo muy simple, puede funcionar bien con problemas de clasificación de documentos grandes.</para>
225+
<simpara>Un núcleo muy simple, puede funcionar bien con problemas de clasificación de documentos grandes.</simpara>
227226
</listitem>
228227
</varlistentry>
229228

230229
<varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-poly">
231230
<term><constant>SVM::KERNEL_POLY</constant></term>
232231
<listitem>
233-
<para>Un núcleo polinómico</para>
232+
<simpara>Un núcleo polinómico</simpara>
234233
</listitem>
235234
</varlistentry>
236235

237236
<varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-rbf">
238237
<term><constant>SVM::KERNEL_RBF</constant></term>
239238
<listitem>
240-
<para>El común nucleo Gaussiano RBD. Maneja bien problemas no lineales y es un buen estándar para la clasificación.</para>
239+
<simpara>El común nucleo Gaussiano RBD. Maneja bien problemas no lineales y es un buen estándar para la clasificación.</simpara>
241240
</listitem>
242241
</varlistentry>
243242

244243
<varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-sigmoid">
245244
<term><constant>SVM::KERNEL_SIGMOID</constant></term>
246245
<listitem>
247-
<para>Un núcleo basado en la función sigmoid. Usando esta, SVM se hace muy similar a sigmoid de dos capas basado en redes neuronales.</para>
246+
<simpara>Un núcleo basado en la función sigmoid. Usando esta, SVM se hace muy similar a sigmoid de dos capas basado en redes neuronales.</simpara>
248247
</listitem>
249248
</varlistentry>
250249

251250
<varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-precomputed">
252251
<term><constant>SVM::KERNEL_PRECOMPUTED</constant></term>
253252
<listitem>
254-
<para>Un núcleo precalculado - actualmente sin soporte.</para>
253+
<simpara>Un núcleo precalculado - actualmente sin soporte.</simpara>
255254
</listitem>
256255
</varlistentry>
257256

258257
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-type">
259258
<term><constant>SVM::OPT_TYPE</constant></term>
260259
<listitem>
261-
<para>La clave de opciones para el tipo SVM</para>
260+
<simpara>La clave de opciones para el tipo SVM</simpara>
262261
</listitem>
263262
</varlistentry>
264263

265264
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-kernel-type">
266265
<term><constant>SVM::OPT_KERNEL_TYPE</constant></term>
267266
<listitem>
268-
<para>La clave opcional para el tipo de núcleo</para>
267+
<simpara>La clave opcional para el tipo de núcleo</simpara>
269268
</listitem>
270269
</varlistentry>
271270

272271
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-degree">
273272
<term><constant>SVM::OPT_DEGREE</constant></term>
274273
<listitem>
275-
<para></para>
274+
<simpara/>
276275
</listitem>
277276
</varlistentry>
278277

279278
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-shrinking">
280279
<term><constant>SVM::OPT_SHRINKING</constant></term>
281280
<listitem>
282-
<para>Parámetro de formación, booleano, para cualquier uso de reducciones heurísticas.</para>
281+
<simpara>Parámetro de formación, booleano, para cualquier uso de reducciones heurísticas.</simpara>
283282
</listitem>
284283
</varlistentry>
285284

286285
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-probability">
287286
<term><constant>SVM::OPT_PROBABILITY</constant></term>
288287
<listitem>
289-
<para>Parámetro de formación, booleano, para recaudar y estimar el uso de probabilidades.</para>
288+
<simpara>Parámetro de formación, booleano, para recaudar y estimar el uso de probabilidades.</simpara>
290289
</listitem>
291290
</varlistentry>
292291

293292
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-gamma">
294293
<term><constant>SVM::OPT_GAMMA</constant></term>
295294
<listitem>
296-
<para>Parámetro algorítmico para usar Poly, RBF y Sigmoid como tipos de núcleo.</para>
295+
<simpara>Parámetro algorítmico para usar Poly, RBF y Sigmoid como tipos de núcleo.</simpara>
297296
</listitem>
298297
</varlistentry>
299298

300299
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-nu">
301300
<term><constant>SVM::OPT_NU</constant></term>
302301
<listitem>
303-
<para>La clave de opción para el parámetro NU, solo usado en tipos NU_ SVM.</para>
302+
<simpara>La clave de opción para el parámetro NU, solo usado en tipos NU_ SVM.</simpara>
304303
</listitem>
305304
</varlistentry>
306305

307306
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-eps">
308307
<term><constant>SVM::OPT_EPS</constant></term>
309308
<listitem>
310-
<para>La clave para la opción del parámetro Epsilon, Usada en regresiones epsilon.</para>
309+
<simpara>La clave para la opción del parámetro Epsilon, Usada en regresiones epsilon.</simpara>
311310
</listitem>
312311
</varlistentry>
313312

314313
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-p">
315314
<term><constant>SVM::OPT_P</constant></term>
316315
<listitem>
317-
<para>Parámetro de formación usado por regresiones Episilon SVR</para>
316+
<simpara>Parámetro de formación usado por regresiones Episilon SVR</simpara>
318317
</listitem>
319318
</varlistentry>
320319

321320
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-coef-zero">
322321
<term><constant>SVM::OPT_COEF_ZERO</constant></term>
323322
<listitem>
324-
<para>Parámetro para el algoritmo de núcleos poly y sigmoid</para>
323+
<simpara>Parámetro para el algoritmo de núcleos poly y sigmoid</simpara>
325324
</listitem>
326325
</varlistentry>
327326

328327
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-c">
329328
<term><constant>SVM::OPT_C</constant></term>
330329
<listitem>
331-
<para>La opción para el parámetro de coste que controla la compensación entre errores y generalidad - efectivamente la sanción por la clasificación errónea de los ejemplos de formación. </para>
330+
<simpara>La opción para el parámetro de coste que controla la compensación entre errores y generalidad - efectivamente la sanción por la clasificación errónea de los ejemplos de formación. </simpara>
332331
</listitem>
333332
</varlistentry>
334333

335334
<varlistentry xml:id="svm.constants.opt-cache-size">
336335
<term><constant>SVM::OPT_CACHE_SIZE</constant></term>
337336
<listitem>
338-
<para>Tamaño de la memoria caché, en MB.</para>
337+
<simpara>Tamaño de la memoria caché, en MB.</simpara>
339338
</listitem>
340339
</varlistentry>
341340
</variablelist>
@@ -349,7 +348,6 @@
349348
&reference.svm.entities.svm;
350349

351350
</reference>
352-
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