決定係数について - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は決定係数について解説したいと思います． 決定係数とは まずは次のような線形回帰モデルを考えます， $$y=X\beta+\epsilon.$$ ここで$y,X,\beta$はそれぞれ，$n$次元の被説明変数のベクトル，$X$は説明変数ベクトルからなる$n\times d$の行列，$\beta$は$d$次元のパラメータのベクトルとし，$\epsilon$は線形回帰分析の際の適当な仮定を満たす確率ベクトル（誤差ベクトル）とし，その分散は$\sigma^2$であるとします．またこの記事では$X$も確率変数だとしますが，定数として扱っても議論の結論などに影響はないです． この時，最小二乗推定量$\hat{\beta}$は，$$\hat{\beta}=(X^{\top}X)^{-1}X^{\top}y$$と適当な仮定の下で求まります．これを用いると
無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本 - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet and
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