Abstract-Vi föreslår den övervakade hierarkiska Dirichlet processen (sHDP), en icke-parametrisk generativ modell för den gemensamma fördelningen av en grupp av observationer och en responsvariabel som är direkt kopplad till hela gruppen. Vi jämför sHDP med en annan ledande metod för regression på grupperade data, den övervakade latenta Dirichlet allocation (sLDA) modellen. Vi utvärderar vår metod på två verkliga klassifikationsproblem och två verkliga regressionsproblem. Bayesianska icke-parametriska regressionsmodeller baserade på Dirichletprocessen, såsom Dirichlet-processgeneraliserade linjära modeller (DP-GLM) har tidigare undersökts. Dessa modeller möjliggör flexibilitet i modellering av icke-linjära relationer. Hittills har dock Hierarkical Dirichlet Process (HDP) blandningar inte sett någon signifikant användning i övervakade problem med grupperade data eftersom en enkel tillämpning av HDP på grupperade data resultat i inlärda kluster som inte är förutsägande av svaren. SHDP löser detta problem genom att göra det möjligt att lära sig kluster gemensamt från gruppstrukturen och från den märkning som tilldelas varje grupp.
Dai och Storkey REF föreslår processen för sHDP (övervakad hierarkisk Dirichletprocess), som är en icke-parametrisk generativ modell för den gemensamma fördelningen av en grupp observationer och en responsvariabel som är direkt kopplad till hela gruppen.
The supervised hierarchical Dirichlet process
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}