Hi Glen!<br><br>Please check out the wiki for ML at Noisebridge:<br><br><a href="https://www.noisebridge.net/wiki/Machine_Learning">https://www.noisebridge.net/wiki/Machine_Learning</a><br><br>Lately we meet up on Wednesdays @ 9:00pm. I&#39;d absolutely<br>
love for you to give a presentation on HMMs, and I&#39;m sure<br>everyone else would too. I have a bit of a math background<br>and would be happy to do some collaborative learning.<br><br>Could you join the ML mailing list and we could take it from there?<br>
If you&#39;re around tomorrow night we can all talk about when a good<br>time for you to present would be.<br><br>  mike<br><br><br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 13, 2010 at 9:56 AM, Glen Jarvis <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:glen@glenjarvis.com">glen@glenjarvis.com</a>&gt;</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;">Hidden Markov Models (HMMs) seem to be everywhere in my life that&#39;s interesting. Yet, I haven&#39;t mastered them.<br>

<br>
I know the building blocks: first conditional probability, second Baye&#39;s theorem, then Dynamic Baysean networks.<br>
<br>
I could &#39;teach&#39; the first two easily enough (given proper time), but the last few are stumbling blocks for me. The wiki page for Baysean networks is simple enough --- but I get stuck.<br>
<br>
HMMs are used in voice recognition, protein analysis, and so many other things.<br>
<br>
We have a machine learning group here -- would enough people be able to help us get over the hump? I&#39;d like to be able to understand enough to do a toy programming example. Is anyone else interested in learning?<br>
<br>
Thanks in advance...<br>
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Glen<br>
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Noisebridge-discuss mailing list<br>
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