混合モデルとディリクレプロセス混合（初級講義または論文）

オンラインクラスタリングのコンテキストでは、「ディリクレプロセス」や「有限/無限混合モデル」など、多くの論文が頻繁に出てきます。

私がディリクレ過程や混合モデルについて一度も使用したり読んだりしていないことを考えると。そのことについて、わかりやすい導入講義や論文の提案を知っていますか？

これは穏やかなチュートリアルです：

http://www.cs.cmu.edu/~kbe/dp_tutorial.pdf

ウィキペディアのエントリーも気に入っています。そこにあるリンクもとても良いです：

http://en.wikipedia.org/wiki/Dirichlet_process

これは、最も活発な研究者の1人のサマースクール講義です

http://videolectures.net/mlss07_teh_dp/

もう1つの可能性としては、ディリクレ分布と関連プロセスの紹介がありますが、まだ読んでいないようですが、次の読書グループのためにダウンしています。

これも、機械学習サマースクールで行われたトムグリフィスによるかなり良い紹介ビデオレクチャーです。