Dissertação de Mestrado
Documento
Dissertação de Mestrado
Autor
Nome completo
Rodrigo Ribeiro Santos de Carvalho
E-mail
Unidade da USP
Instituto de Matemática e Estatística
Programa ou Especialidade
Data de Defesa
2023-04-11
Imprenta
São Paulo, 2023
Orientador
Banca examinadora
Leonardi, Florencia Graciela (Presidente)
Aguiar, Guilherme Ost de
Oliveira, Roberto Imbuzeiro Moraes Felinto de
Título em português
Seleção de modelos para campos aleatórios de Markov
Palavras-chave em português
Campo aleatório de Markov, Seleção de modelos
Resumo em português
Um campo aleatório de Markov é um grafo não-direcionado que expressa as dependências condicionais de um conjunto de variáveis aleatórias. Este trabalho visa realizar uma revisão do estado da arte de algoritmos de seleção de modelos para campos aleatórios de Markov. Estudamos um algoritmo que envolve uma otimização de uma função não-linear, um algoritmo que maximiza uma função definida em conjunto discreto e um algoritmo guloso. Além disso, adaptamos dois algoritmos estudados para otimizar o tempo de execução e torná-los aptos para casos mais gerais.
Título em inglês
Markov random field model selection
Palavras-chave em inglês
Markov random field, Model selection
Resumo em inglês
Arandom Markov field is an undirected graph that expresses the conditional dependencies of a set of random variables. This dissertation aims to carry out a review of the state of the art of model selection algorithms for random fields of Markov. We study an algorithm that involves an optimization of a nonlinear function, an algorithm that maximizes a function defined in a discrete set, and a greedy algorithm. In addition, we adapt two studied algorithms to optimize the execution time and make them suitable for more general cases.
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Data de Publicação
2025-10-01
Trabalhos decorrentes
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