テキスト: 鈴木譲「ベイジアンネットワーク入門」培風館 (2009年7月)
ベイジアンネットワーク 第1回: はじめに(2010年4月15日)
ベイジアンネットワーク 第1回: 第1章確率論の基礎 1.1 集合(2010年4月15日)
ベイジアンネットワーク 第2回: 第1章確率論の基礎 1.2 確率(2010年4月22日)
ベイジアンネットワーク 第2回: 第1章確率論の基礎 1.3 分布関数(2010年4月22日)
ベイジアンネットワーク 第3回: 第1章確率論の基礎 1.4 Kullback-Leibler情報量 (2010年5月6日)
ベイジアンネットワーク 第3回: 第2章グラフィカルモデル 2.1 条件付独立性 (2010年5月6日)
ベイジアンネットワーク 第4回: 第2章グラフィカルモデル 2.2 無向グラフ (2010年5月13日)
ベイジアンネットワーク 第5回: 第2章グラフィカルモデル 2.3 Markovネットワーク: 依存モデルの無向グラフによる表現 (2010年5月20日)
ベイジアンネットワーク 第6回: 第2章グラフィカルモデル 2.4 有向グラフ( (2010年5月27日)
ベイジアンネットワーク 第6回: 第2章グラフィカルモデル 2.5 Bayesianネットワーク: 依存モデルの有向非巡回グラフによる表現 (2010年5月27日)
ベイジアンネットワーク 第7回: 第3章統計的学習 3.1 大数の法則と中心極限定理 (2010年6月3日)
ベイジアンネットワーク 第7回: 第3章統計的学習 3.2 データ圧縮(1)確率が既知の場合 (2010年6月3日)
ベイジアンネットワーク 第8回: 第3章統計的学習 3.2 データ圧縮(2)確率が未知の場合 (2010年6月10日)
ベイジアンネットワーク 第9回: 第3章統計的学習 3.3 MDL基準 (2010年6月24日)
ベイジアンネットワーク 第9回: 第3章統計的学習 3.4 条件付確率の推定 (1) 条件付確率の推定 (2010年6月24日)
ベイジアンネットワーク 第9回: 第3章統計的学習 3.4 条件付確率の推定 (2) 情報量基準の適用 (2010年6月24日)
ベイジアンネットワーク 第10回: 第3章統計的学習 3.4 条件付確率の推定 (3) 強一致性を満足する最小のペナルティ項 (2010年7月1日)
ベイジアンネットワーク 第10回: 第3章統計的学習 3.5 有限型Bayesianネットワークの学習 (1) 一般的な方法 (2010年7月1日)
ベイジアンネットワーク 第10回: 第3章統計的学習 3.5 有限型Bayesianネットワークの学習 (2) 分岐限定法 (2010年7月1日)
ベイジアンネットワーク 第10回: 第3章統計的学習 3.5 有限型Bayesianネットワークの学習 (3) コスト最小極大木アルゴリズムの適用 (2010年7月1日)
ベイジアンネットワーク 第11回: 第3章統計的学習 3.6 ガウス型Bayesianネットワークの学習 (2010年7月6日)
ベイジアンネットワーク 第11回: 第3章統計的学習 3.6 ガウス型Bayesianネットワークの学習: 補助資料 (2010年7月6日)
ベイジアンネットワーク 第12回: 第4章確率的推論 4.1 確率分布の計算 (2010年7月29日)