Log-linear models and conditional random fields
今年のCIKMチュートリアル，Log-linear models and conditional random fieldsのノート．主にロジスティック回帰と条件付き確率場に関して，最尤推定（MLE）や尤度などの基本概念から丁寧に説明しています．
対数線形モデルに詳しい人なら，知っている内容が大半を占めると思います．特徴的なのは，
- L-BFGSによるパラメータ推定が説明されていない
- 代わりに，Stochastic gradient descent (SGD) が説明されている
- Gibbs samplingによる最適パス計算が説明されている
- 正則化に関して全く触れられていない
- 参考文献にBergerやLaffertyの名前が一度も出てこない
上から３つは面白い試みですが，L2正則化はSGDでも簡単にできるので，触れても良かったんじゃないかなぁと思います．
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