I gotta work late and won't be in, then will be away for next week. See<br>everyone in two weeks, good luck!<br><br> mike<br><br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Aug 25, 2010 at 11:05 AM, Joe Hale <span dir="ltr"><<a href="mailto:joe@jjhale.com">joe@jjhale.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">Sounds good to me,<br>
<br>
See you this evening.<br>
<font color="#888888"><br>
Joe<br>
</font><div><div></div><div class="h5"><br>
On 25 August 2010 09:55, Micah Pearlman <<a href="mailto:micahpearlman@gmail.com">micahpearlman@gmail.com</a>> wrote:<br>
> I'm up for it.<br>
><br>
> Cheers, -Micah<br>
><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>
><br>
><br>
><br>
><br>
> On Wed, Aug 25, 2010 at 9:34 AM, Glen Jarvis <<a href="mailto:glen@glenjarvis.com">glen@glenjarvis.com</a>> wrote:<br>
>> So, we're still up for meeting this evening at 7:30 p.m....<br>
>> Reminder to all: that's tonight...<br>
>> So, we're discussing the Stanford Machine learning course recent thread?<br>
>><br>
>> Cheers,<br>
>><br>
>> Glen<br>
>> On Fri, Aug 20, 2010 at 6:43 PM, Mike Schachter <<a href="mailto:mike@mindmech.com">mike@mindmech.com</a>> wrote:<br>
>>><br>
>>> Hey Joe,<br>
>>><br>
>>> I'm definitely up for something like this, but my schedule is a bit of<br>
>>> a mess for the next month or two. Why not come to next week's meetup<br>
>>> on Wednesday @ 7:30pm and we can all talk about it? It sounds like<br>
>>> a great idea!<br>
>>><br>
>>>   mike<br>
>>><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>
>><br>
>> --<br>
>> Whatever you can do or imagine, begin it;<br>
>> boldness has beauty, magic, and power in it.<br>
>><br>
>> -- Goethe<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>
><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>