+1<br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Aug 19, 2010 at 4:32 PM, Micah Pearlman <span dir="ltr"><<a href="mailto:micahpearlman@gmail.com">micahpearlman@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
I'd certainly be interested!<br>
<font color="#888888"><br>
Micah Pearlman<br>
(biz) (415) 373-6034<br>
(mob) (415) 637-6986<br>
<a href="mailto:micahpearlman@gmail.com">micahpearlman@gmail.com</a><br>
</font><div><div></div><div class="h5"><br>
<br>
<br>
<br>
On Thu, Aug 19, 2010 at 4:24 PM, Thomas Lotze <<a href="mailto:thomas.lotze@gmail.com">thomas.lotze@gmail.com</a>> wrote:<br>
> Joe,<br>
><br>
> This sounds like a great idea.  I'm definitely interested.<br>
><br>
> -Thomas<br>
><br>
> On Thu, Aug 19, 2010 at 3:36 PM, Joe Hale <<a href="mailto:joe@jjhale.com">joe@jjhale.com</a>> wrote:<br>
>><br>
>> Hi,<br>
>><br>
>> I was wondering if anyone out there wanted to form a study group to<br>
>> work through the Stanford Machine learning course. The videos of the<br>
>> lectures are on iTunesU and all the handouts and problem sets are<br>
>> online.<br>
>><br>
>> The course consists of 20 lectures which are 1h 15m long each. I've<br>
>> pasted the syllabus at the end. It seems like it would provide a<br>
>> really solid foundation for future ML projects at Noisebridge for<br>
>> those interested in getting into ML but who maybe didn't get round to<br>
>> studying it at school.<br>
>><br>
>> I figure we'd watch lectures on our own time and get together to<br>
>> discuss them and the problem sets.<br>
>><br>
>> Let me know if you'd be interested.<br>
>><br>
>> - Joe Hale<br>
>><br>
>> :::The course details:::<br>
>><br>
>> Machine Learning CS229<br>
>> <a href="http://www.stanford.edu/class/cs229/" target="_blank">http://www.stanford.edu/class/cs229/</a><br>
>><br>
>> Course Description<br>
>><br>
>> This course provides a broad introduction to machine learning and<br>
>> statistical pattern recognition. Topics include: supervised learning<br>
>> (generative/discriminative learning, parametric/non-parametric<br>
>> learning, neural networks, support vector machines); unsupervised<br>
>> learning (clustering, dimensionality reduction, kernel methods);<br>
>> learning theory (bias/variance tradeoffs; VC theory; large margins);<br>
>> reinforcement learning and adaptive control. The course will also<br>
>> discuss recent applications of machine learning, such as to robotic<br>
>> control, data mining, autonomous navigation, bioinformatics, speech<br>
>> recognition, and text and web data processing.<br>
>><br>
>> Prerequisites<br>
>><br>
>> Students are expected to have the following background:<br>
>> Knowledge of basic computer science principles and skills, at a level<br>
>> sufficient to write a reasonably non-trivial computer program.<br>
>> Familiarity with the basic probability theory. (CS109 or Stat116 is<br>
>> sufficient but not necessary.)<br>
>> Familiarity with the basic linear algebra (any one of Math 51, Math<br>
>> 103, Math 113, or CS 205 would be much more than necessary.)<br>
>><br>
>> Course Materials<br>
>> There is no required text for this course. Notes will be posted<br>
>> periodically on the course web site. The following books are<br>
>> recommended as optional reading:<br>
>><br>
>> Syllabus<br>
>> Introduction (1 class)<br>
>> Basic concepts.<br>
>><br>
>> Supervised learning. (7 classes)<br>
>> Supervised learning setup. LMS.<br>
>> Logistic regression. Perceptron. Exponential family.<br>
>> Generative learning algorithms. Gaussian discriminant analysis. Naive<br>
>> Bayes.<br>
>> Support vector machines.<br>
>> Model selection and feature selection.<br>
>> Ensemble methods: Bagging, boosting, ECOC.<br>
>> Evaluating and debugging learning algorithms.<br>
>><br>
>> Learning theory. (3 classes)<br>
>> Bias/variance tradeoff. Union and Chernoff/Hoeffding bounds.<br>
>> VC dimension. Worst case (online) learning.<br>
>> Practical advice on how to use learning algorithms.<br>
>><br>
>> Unsupervised learning. (5 classes)<br>
>> Clustering. K-means.<br>
>> EM. Mixture of Gaussians.<br>
>> Factor analysis.<br>
>> PCA. MDS. pPCA.<br>
>> Independent components analysis (ICA).<br>
>><br>
>> Reinforcement learning and control. (4 classes)<br>
>> MDPs. Bellman equations.<br>
>> Value iteration and policy iteration.<br>
>> Linear quadratic regulation (LQR). LQG.<br>
>> Q-learning. Value function approximation.<br>
>> Policy search. Reinforce. POMDPs.<br>
>> _______________________________________________<br>
>> ml mailing list<br>
>> <a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
>> <a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> ml mailing list<br>
> <a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
> <a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
><br>
><br>
_______________________________________________<br>
ml mailing list<br>
<a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
<a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
</div></div></blockquote></div><br>