自己紹介

このページは，統計学者の小林 景（こばやし けい）のホームページです．

【現在の所属】

慶應義塾大学 理工学部 数理科学科 教授

（2016年3月までは情報・システム研究機構 統計数理研究所 数理・推論系研究科 に所属していました．）

新着情報

2024/10/16
Okudo, K. and Kobayashi, K.: Benign Overfitting under Learning Rate Conditions for α Sub-exponential Input, arXiv:2409.00733
2023/08/23
国際会議10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2023)でセッション講演をしました．
2023/06/30
国際ワークショップBoston-Keio-Tsinghua Wokshop 2023の企画委員，講演をしました．（2023/06/26-2023/6/30）
2023/05/20
日本経済政策学会第80回全国大会で招待講演をしました．
2023/04/01
慶應義塾大学理工学部の教授になりました．
2022/05/23
Visiting FellowとしてLondon School of EconomicsのData Science Instituteを訪問（2022/5/23-2022/9/16）
2022/05/16
国際会議 Algebraic Statistics 2022で基調講演をしました．
2021/10/13
Annals of Institute of Statistical Matheamtics(AISM)のCo-Editorになりました．
2021/02/26
Tong, Q. and Kobayashi, K. (2021): Entropy-regularized optimal transport on multivariate normal and q-normal distributions, Entropy, 23(3), 302. link
2021/02/16
Takehara, D. and Kobayashi, K.: Enhancing Hierarchical Information by Using Metric Cones for Graph Embedding, arXiv:2102.08014
2020/05/29
共同執筆および編集委員をした『統計学実践ワークブック』（学術図書出版社）が出版されました．
2020/02/29
Kamoi, R. and Kobayashi, K.: Why is the Mahalanobis Distance Effective for Anomaly Detection?, arXiv2003.00402
2020/01/30
Kobayashi, K. and Wynn, H. (2020), Empirical geodesic graphs and CAT(k) metrics for data analysis, Statistics and Computing, 30(1), 1-18, DOI: 10.1007/s11222-019-09855-3 link
2019/11/15
Kamoi, R. and Kobayashi, K.: Likelihood Assignment for Out-of-Distribution Inputs in Deep Generative Models is Sensitive to Prior Distribution Choice, arXiv1911.06515
2019/07/23
[Conference] Kobayashi, K.: Statistical inference and data analysis on length metric spaces, 32nd European Meeting of Statisticians, Palermo, 2019.7.23.
2019/06/18
Annals of Institute of Statistical Matheamtics(AISM)のAssociate Editorになりました．
2019/01/01
統計検定の準一級委員長になりました．
2018/07/13
[Conference] Kobayashi, K. and Wynn, H.: Element-wise shrinkage of positive correlation matrices for increasing sparsity, 2018 IMS Annual Meeting on Probability and Statistics, Vilnius, Lithuania, 2018.07.03.(poster)
2018/06/10
JST さきがけプロジェクトのアウトリーチの一環としてＨＰ 『Geometry of Data Space -- Method and Theory 　データ空間の幾何学〜新しい解析手法と統計理論』を公開しました．
2018/03/18
Cambridge Isaac Newton Instituteのプログラム"Uncertainty quantification for complex syms: theory and methodologies"のVisiting researcher(-2018/03/30).
2018/02/12
Aoshima, T., Kobayashi, K. and Minami, M.: Revisiting the Vector Space Model: Sparse Weighted Nearest-Neighbor Method for Extreme Multi-Label Classification, arXiv1802.03938
2017/09/05
[Conference] Kobayashi, K. and Wynn, H.: A new aspect of geometrical data analysis using curvature of the data space and the empirical graph, Royal Statistical Society Conference 2017, Glasgow, 2017.9.5.(poster)
2017/06/01
理化学研究所革新知能統合研究センター（AIP）数理科学チームの客員研究員になりました．
2017/04/05
共同翻訳の『機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─』が朝倉書店から出版されます．Peter Flach著の『Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data』の翻訳本です．
2017/03/14
共同執筆の『現代統計学』が日本評論社から出版されました．第１１章「統計における最適化」を担当．
2017/03/07
[Workshop] Kobayashi, K.: Curvatures for data spaces and their empirical graphs, Algebraic and Geometric Methods in Statistics, Institute of Statistical Mathematics, Tachikawa, 2017.3.7.
2016/07/22
Shinzato, T., Kobayashi, K., Kaku, I. (2016) Universality of Makespan in Flowshop Scheduling Problem, arXiv1607.07303
2016/06/28
[Conference] Kei Kobayashi, Data analysis using curvature of data spaces and their metric cones, The 4th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting(IMS-APRM2016), The Chinese University of Hong Kong.
2016/06/23
[Conference] Kei Kobayashi, Generating statistically efficient estimators via computational algebra, Application of Algebraic Methods to Statistics, RIMS, Kyoto University (invited).
2016/04/01
慶應義塾大学 理工学部 数理科学科の准教授になりました．
2015/11/25
実行委員を担当しているIBIS 2015が開催（2015/11/25-28）．
2015/11/22
『数学セミナー』2015年11月号,12月号に「基礎講座：現代統計学　統計における最適化(1)(2)」が掲載されました．
2015/10/02
統計数理研究所 公開講座 『ランダム行列データ解析　その理論と応用』を開講．
2015/09/01
London School of EconomicsのCenter for the Analysis of Time Series 客員研究員(Visiting Fellow)になりました． （〜2018/08/30)
2015/06/09
[Conference] Kobayashi, K. and Wynn, H., Intrinsic and extrinsic means and curvature of metric cones, Algebraic Statistics 2015, Genoa
2015/05/14
統計数理研究所 公開講座 『統計学概論』の三日目回帰分析を担当．
2015/04/02
[Conference] Kobayashi, K., Geodesic distances on data spaces: their computation and modification, ISI-ISM-ISSAS joint Conference 2015, Tokyo
2014/10/01
JSTさきがけ 研究領域『社会的課題の解決に向けた数学と諸分野の協働』の研究員（兼任）になりました．
2014/09/22
[Conference] Kei Kobayashi, Mitsuru Orita and Henry P. Wynn, Statistical analysis via the curvature of data space, MaxEnt 2014, Amboise, France.
2014/07/09
Kobayashi, K. and Wynn, H. (2014) Computational algebraic methods in efficient estimation, Geometric Theory of Information (Signals and Communication Technology), Frank Nielsen ed., Springe-Verlag, 119-140. arXiv1310.6515
2014/07/09
[Conference] Kei Kobayashi and Henry P. Wynn, The empirical geodesic graphs and their deformation for data analysis, ASC-IMS 2014, Australian Technology Park, Sydney.
2014/03/14
[Conference] Kei Kobayashi, Curvature of empirical metrics on a data space and its deformation (work with Henry P. Wynn), Workshop on Mathematical Approaches to Large-Dimensional Data Analysis, ISM, Tokyo.
2014/03/12
Kei Kobayashi, Mitsuru Orita (2014), Permutation test for dendrograms and its application to the analysis of mental lexicons, arXiv1403.2845.
2014/02/20
[Conference] Kei Kobayashi, Hypothesis Testing for the Difference of Dendrograms (work with Mitsuru Orita), ISI-ISM-ISSAS Joint Conference 2014, ISI, Delhi.
2014/01/23
[Conference] Kei Kobayashi, Henry P. Wynn, The empirical geodesic graphs and a deformation of their metric Computational Algebraic Statistics, Theories and Applications (CASTA) 2014, Kyoto.
2014/01/13
Kei Kobayashi, Henry P. Wynn (2014), Empirical geodesic graphs and CAT(k) metrics for data analysis, arXiv1401.3020.

E-mail

ファーストネーム@math.keio.ac.jp