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グラフィカルモデル入門
- 67. 参考文献
機械学習・パターン認識・コンピュータビジョン全般
*すべて,あるいは一部の原稿が著者webページからダウンロード可のものをリストアップ
・C.M.Bishop,Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
邦訳:パターン認識と機械学習 (上・下),丸善,2012
・D.Barber, Bayesian reasoning and machine learning, Cambridge University Press, 2012
・R.Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011
邦訳:コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―,共立出版,2013
・S.J.D.Prince, Computer Vision: models, learning and inferance, Cambridge University Press, 2012
ビデオレクチャ
*最近では,YouTube等で「graphical model」と検索すれば多くの(そして有名人の)ビデオレクチャが
見られます.例えば,MOOCsの代表格であるCourseraでは「Probabilistic Graphical Models」がDaphne
Koller教授より提供されている(この人は有名なテキスト「Probabilistic Graphical Models,MIT Press,
2009」の 著者でもあり,Courseraの設立者でもあります). 日本語では,玉木先生(広島大)によるレク
チャがUdamyで公開されてます.
ソフトウェア
マルコフ確率場:新しいアルゴリズムが実装されているという意味ではOpenGMがよいかも.
ベイジアンネットワーク:HMMの実装はあちらこちらにある.
また,グラフを自動的に描きたいときは,Graphvizというソフトウェアがある.