Hi Vijay,<div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><font style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px" color="#222222" face="arial, sans-serif">             I am Vijay Mahantesh SM from India. I am an open source enthusiast and a big fan of computational mathematics and research. I came across the idea list of mentioned in the <a href="http://trac.xapian.org/wiki/GSoCProjectIdeas" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">link</a> and was fascinated to find projects of my passion. As per my understanding of the project, this project requires a good exposure of C++ along with knowledge of certain subjects ML</font><font style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px" color="#222222" face="arial, sans-serif">. </font><font color="#222222" face="arial, sans-serif">I have an adept hands on experience in C++ and i have done a Stanford online course on Machine Learning and i am quite familiar with Support Vector Machine, Learning scheme such as Bayesian Methods, Clustering Kmeans Algorithm etc. </font></div>


<div><br></div><div>             I had previously worked on research project in Complex Networks &quot;<a href="http://arxiv.org/abs/1111.4898" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">A Navigation Algorithm Inspired by Human Navigation</a>&quot;, &quot;<a href="http://arxiv.org/abs/1111.4886" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">Prediction Of Arrival Of Nodes In A Scale Free Network</a>&quot;. I have a gained a good knowledge in Machine Learning with the help of my first paper on &quot; A Navigation Algorithm inspired by human navigation&quot;.</div>
</blockquote><div><br>Thanks for the information. Your experience in ML can help you in understanding the Learning to rank. <br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0pt 0pt 0pt 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">


<div><br></div><div><span style="font-size:13px">             What a</span>re the new algorithms planed to be implemented in Letor ?  I think Letor doesn&#39;t have a support for <span style="background-color:transparent;font-family:&#39;Times New Roman&#39;">decision graphs, naive-bayes</span><span style="background-color:transparent;font-family:&#39;Times New Roman&#39;">, decision tables. I have these algorithms in mind to work as a GSOc project.  Is it feasible and is my understanding of the problem correct ? I want to know more about the project. </span></div>
</blockquote><div><br>I have just updated the idea page with some existing algorithms. You can choose any according to your interest (not necessarily) from the list. I would suggest to choose one algorithm soon and have basic understanding of it and simultaneously start getting familiar with the existing letor infrastructure. That will help you in drafting your application.<br>
<br>Regards,<br>Parth.<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0pt 0pt 0pt 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">

<div><div><br></div><div>Looking forward to hear from you.<br></div></div><div><br></div><div>Regards,<br></div><font color="#888888"><div>Vijay Mahantesh SM</div><div>6th Sem,</div><div>PESIT,</div><div>

Bangalore,</div><span>India.</span>
</font></blockquote></div><br>