Hi Mike, <div>I'm looking for some help with these topics, so if somebody would be willing to talk about them it would be much appreciated:</div><div>- feature selection for binary classification (or any classification) - when you're just starting to work on a problem and have some ideas about possible features, how do you decide which features are worth including? Lets say you don't care about computational cost - should you just include all the features you can think of? Or can some features actually hurt classification performance (lets you're using SVMs)? </div>

<div><div>- iteratively improving performance - lets say you've picked a training set of positive and negative examples, optimized meta-parameters through cross validation, trained your classifier and run it to get some predictions. When you look at the predictions, you see some that you think should have been predicted the other way (based on your intuitive understanding of the data). What should do? </div>

</div><div><br></div><div>-Ben</div><div><br></div><div><br></div><div><br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Apr 25, 2011 at 2:49 PM, Mike Schachter <span dir="ltr"><<a href="mailto:mike@mindmech.com">mike@mindmech.com</a>></span> wrote:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">Does anyone want to present something this week or have<br>
a specific thing they'd like to talk about? If not, how about<br>
we just meet up and mess around with R? I'd like to get<br>
random forests going with some example code:<br>
<br>
<a href="http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html" target="_blank">http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html</a><br>
<br>
 mike<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>
</blockquote></div><br></div>