出版物

図書・一般向け雑誌記事

『統計検定1級対応 統計学』,日本統計学会編,東京図書,(第三章 「統計的推定」執筆)

 基礎講座:現代統計学 統計における最適化(1),『数学セミナー』2015年11月号,日本評論社, pp.64-69.

 基礎講座:現代統計学 統計における最適化(2),『数学セミナー』2015年12月号,日本評論社, pp.60-65.

【翻訳】機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─,朝倉書店,(第一章「機械学習の三大要素」担当)

現代統計学, 日本評論社,(第11章「統計における最適化」に数学セミナー記事を再収録)

多様体学習とデータ空間の幾何学 ,『統計的モデリングと予測理論のための統合的数理研究』(数理解析研究所講究録,No2057),pp.1-10, 2017.10.

統計学実践ワークブック,学術図書出版社,(第8章「統計的推定の基礎」執筆および編集委員担当)

最近のテクニカルレポート

2021/02/16
Takehara, D. and Kobayashi, K.: Enhancing Hierarchical Information by Using Metric Cones for Graph Embedding, arXiv:2102.08014
2020/12/22
Tong, Q. and Kobayashi, K.: Entropy-regularized optimal transport on multivariate normal and q-normal distributions, arXiv:2012.10623
2020/02/29
Kamoi, R. and Kobayashi, K.: Why is the Mahalanobis Distance Effective for Anomaly Detection?, arXiv2003.00402
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
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
2016/07/22
Shinzato, T., Kobayashi, K., Kaku, I. (2016) Universality of Makespan in Flowshop Scheduling Problem, arXiv1607.07303
2014/03/12
Kei Kobayashi, Mitsuru Orita (2014), Permutation test for dendrograms and its application to the analysis of mental lexicons, arXiv1403.2845.
2014/01/13
Kei Kobayashi, Henry P. Wynn (2014), Empirical geodesic graphs and CAT(k) metrics for data analysis, arXiv1401.3020
2013/10/24
Kei Kobayashi, Henry P. Wynn (2013), Computational algebraic methods in efficient estimation, arXiv1310.6515 (to appear in Geometric Theory of Information)

論文,査読付Proceedings

小林景 (2023), データ空間の幾何学的特徴に着目した新しい解析手法, 経済政策ジャーナル, 20(1), pp.21-22.

Takehara, D. and Kobayashi, K. (2023), Representing Hierarchical Structured Data Using Cone Embedding, Mathematics, 11(10), 2294.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 相澤一美, Richard S. Lavin, 神本忠光, 吉井誠 (2023), ARELE, Vol.34, pp.67-176.

折田充, 村里泰昭, 小林景, 吉井誠,Richard S. Lavin, 相澤一美, 神本忠光 (2021), 語彙サイズの異なる大学生の英語心内辞書, 熊本大学英語英文学, (63.64), 207-222

Tong, Q. and Kobayashi, K. (2021), Entropy-regularized optimal transport on multivariate normal and q-normal distributions, Entropy, 23(3), 302.

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

折田充, 村里泰昭, 小林景, 神本忠光, 相澤一美, Richard S. Lavin, 吉井誠 (2020), 心内辞書内の単語の結びつき方―英単語学習プログラムへの取り組み前、直後、1年半後―, KASELE BULLETIN, 48 9-18.

折田充, 村里泰昭, 小林景, 神本忠光, 吉井誠, Richard S. Lavin, 相澤一美 (2018), 英語心内辞書における名詞クラスターの構造化, KASELE BULLETIN, 46, 1-10.

折田充, 村里泰昭, 小林景, 神本忠光, 吉井誠, Richard S. Lavin, 相澤一美 (2017), 習得した語彙知識のクラスター構造は保持されるか―英語心内辞書の変容促進のための自学学習の効果検証, KASELE BULLETIN, 45, 1-8.

折田充, 小林景, 神本忠光, 菅本強司 (2016), 発話思考データ分析から見るL2心内辞書構造, 大学教育年報, 19, 23-37.

折田充, 村里泰昭, 小林景, 相澤一美, 神本忠光, 吉井誠,, Richard S. Lavin (2016), 英語心内辞書の変容を目指した単語学習プログラムの効果, 九州英語教育学会紀要, 44, 1-10.

Hara, K., Suzuki, I., Kobayashi, K., Fukumizu, K. and Radovanovi, M.(2016), Flattening the Density Gradient for Eliminating Spatial Centrality to Reduce Hubness, Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp.1659-1665.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 神本忠光, 吉井誠, Richard S. Lavin, 相澤一美 (2015), 日本人英語学習者の英語心内辞書の変容, 熊本大学社会文化研究, 13, 15-30.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 神本忠光, 吉井誠, Richard S. Lavin, 相澤一美 (2015), 自律的語彙学習が英語心内辞書構造に与える影響, 九州英語教育学会紀要, 43, 1-10.

Hara, K., Suzuki, I., Kobayashi, K. and Fukumizu, K. (2015), Reducing Hubness: A Cause of Vulnerability in Recommender Systems, In proceedings of the 38th Annual ACM SIGIR Conference, pp. 815-818.

Hara, K., Suzuki, I., Shimbo, M., Kobayashi, K., Fukumizu, K. and Radovanovi, M. (2015) Localized Centering: Reducing Hubness in Large-Sample Data, Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp. 2645-2651.

Kobayashi, K., Orita, M. and Wynn, H. (2015) Statistical analysis via the curvature of data space, BAYESIAN INFERENCE AND MAXIMUM ENTROPY METHODS IN SCIENCE AND ENGINEERING (MAXENT 2014), AIP Conf. Proc. 1641, 97 (2015), pp. 97-104, doi:10.1063/1.4905968.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 相澤一美, 吉井誠, Lavin, R. (2014) 英語熟達度と心内辞書内の意味的クラスタリング構造の関係, 九州英語教育学会紀要, 42, 1-10.

Kobayashi, K. and Wynn, H. (2014) Computational algebraic methods in efficient estimation, Geometric Theory of Information (Signals and Communication Technology), 119-140, doi:10.1007/978-3-319-05317-2_6.

折田充, 小林景, 村里泰昭, Lavin, R., 吉井誠, 相澤一美,神本忠光 (2014) 英語母語話者と日本人英語学習者の心内辞書における語彙項目間類似度の比較, 熊本大学社会文化研究, 12., pp. 11-24.

Kobayashi, K. and Wynn, H. (2013) Asymptotically Efficient Estimators for Algebraic Statistical Manifolds, Geometric Science of Information: Lecture Notes in Computer Science, 8085, pp. 721-728.

折田充, 小林景, 村里泰昭, 神本忠光, 吉井誠, Lavin, R. (2013) 語彙サイズと心内辞書内の意味的クラスタリング構造の関係, KASELE Bulletin, 41, pp. 1-10.

折田充, 小林景 (2013) 日本語の心内辞書と英語の心内辞書−日本人英語学習者における日英語間で対応する訳語関係にある高頻度形容詞群の意味的クラスタリング構造, 熊本大学社会文化, 11. pp. 21-34.

折田充, 小林景 (2012) 母語の心内辞書と第二言語の心内辞書−日本人英語 学習者における日英語間で訳語関係にある語彙項目群の構造, KASELE Bulletin, 40, pp.1-10.

折田充, 小林景 (2012) 母語話者と第二言語話者の心内辞書−後類の混在する単語群における意味的クラスタリング構造,熊本大学社会文化研究, 10, pp. 17-33.

Orita, M. and Kobayashi, K. (2011) Effects of Intra-Lexical Features on the Completion Time of Sorting Tasks, International Journal of Social and Cultural Studies, 4, pp. 1-23.

折田充, 小林景 (2011) 心内辞書内の意味的クラスタリング構造−L1とL2の違いの指標となり得る語類の特定,熊本大学社会文化研究, 9, pp. 19-37.

折田充, 小林景 (2011) 心内辞書内の意味的クラスタリング−高頻度英語形容詞における母語話者と第二言語話者の相違, 九州英語教育学会紀要, 39, pp. 1-11.

小林景 (2011) DeRobertis分離度による全変動距離の上界, 統計数理, 59-2, pp. 321-329.

Kobayashi, K. and Komaki, F. (2008), Bayesian shrinkage prediction for the regression problem, Journal of Multivariate Analysis, 99 (9), pp. 1888-1905.

Kobayashi, K., Kawasaki, H. and Takemura, A. (2006), Parallel matching for ranking all teams in a tournament, Advances in Applied Probability, 38 (8), pp. 804-826.

Kobayashi, K. and Komaki, F. (2006), Information criteria for support vector machines, IEEE transactions on Neural Networks, 17 (3), pp. 571-577.

Kobayashi, K., Komaki, F. (2005),“Shrinkage prediction for the Normal regression problem with Kullback-Leibler loss function”, the Second International Symposium on Information Geometry and its Applications, Univ. of Tokyo, pp. 237-244.

Kobayashi, K. and Sugihara K. (2002), “Crystal Voronoi diagram and its applications”, Future Generation Computer System, Vol. 18, pp.681-692.

Kobayashi, K., Sugihara K. (2001), “Crystal Voronoi Diagram and Its Applications to Collision-Free Paths”, Computational Science?ICCS 2001, Springer Berlin Heidelberg, pp. 738-747.

小林 景, 杉原 厚吉(2000),“乗法重みつき結晶成長ボロノイ図の近似構成法とその応用”, 電子情報通信学会論文誌A, VOL. J83-A, No. 12, pp. 1495-1504.

テクニカルレポート等

Kei Kobayashi and Fumiyasu Komaki: “Risk-sensitive mixed discrete-Gaussian networks”, Tech. Rep. METR 2004-36, The University of Tokyo, 2004.