I'm for sure down for it -- maybe we should get a night together in the upcoming weeks for all of us stat/machine learning nerds to sit down and implement something?  We need some cool datasets to work off of!  Anyone have any ideas?<br>
<br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Dec 10, 2008 at 12:27 PM, Josh Myer <span dir="ltr"><<a href="mailto:josh@joshisanerd.com">josh@joshisanerd.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
Would there be any interest in talks on machine learning topics?<br>
<br>
I was thinking of walking a group through an implementation of Naive<br>
Bayes (a classifier, like the ones used for spam detection) to test<br>
the waters.  If there's interest, I'd then like to move on to<br>
discussion of other, more advanced things.<br>
<br>
Ideally, it would be awesome to put together the "arduino for ML,"<br>
something that makes ML ideas and implementations accessible to<br>
non-specialists.<br>
<br>
<br>
Possible source materials:<br>
<br>
1.) Andrew Moore's Statistical Data Mining Tutorials<br>
<br>
<a href="http://www.autonlab.org/tutorials/" target="_blank">http://www.autonlab.org/tutorials/</a><br>
<br>
Fun, informative, but missing a little bit since they're lecture<br>
slides.  I love these slide decks, but they're slightly hard-core.<br>
<br>
<br>
2.) "Programming Collective Intelligence" by Toby Segaran<br>
<br>
<a href="http://oreilly.com/catalog/9780596529321/" target="_blank">http://oreilly.com/catalog/9780596529321/</a><br>
<br>
It's a fun book, but a little shallow for serious practice.  It's also<br>
light on things outside collaborative filtering; collaborative<br>
filtering is of limited value for our purposes.  Still a good,<br>
readable introduction to key ideas, though.<br>
<br>
3.) Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques by<br>
     Witten and Frank<br>
<br>
<a href="http://www.amazon.com/Data-Mining-Practical-Techniques-Management/dp/0120884070/ref=pd_bbs_sr_1?ie=UTF8&s=books&qid=1228940709&sr=8-1" target="_blank">http://www.amazon.com/Data-Mining-Practical-Techniques-Management/dp/0120884070/ref=pd_bbs_sr_1?ie=UTF8&s=books&qid=1228940709&sr=8-1</a><br>

<br>
I rather like this book, but it's a little heavy for introductions.<br>
<br>
I'm also open to suggestions from others; my background is mostly<br>
second-hand from practitioners.<br>
<font color="#888888">--<br>
Josh Myer   650.248.3796<br>
  <a href="mailto:josh@joshisanerd.com">josh@joshisanerd.com</a><br>
_______________________________________________<br>
Noisebridge-discuss mailing list<br>
<a href="mailto:Noisebridge-discuss@lists.noisebridge.net">Noisebridge-discuss@lists.noisebridge.net</a><br>
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