备战数学建模50-终结篇(攻坚站15)

今天应该数学建模的最后一篇博文了，我们好好梳理一下，对缺少的知识点做一个汇总，希望我们在国赛能取得一个好成绩，也希望看到这篇博客的同学都有好运，人生中的每一段旅程都有意义，希望我们都能享受过程并取得一个满意的结果，道阻且长，行则将至，向上吧，年轻人！

目录

一、互信息

1.1、互信息基本概念

1.2、互信息计算与matlab实现 

二、Mann-Kendall 检验

2.1、M-K检验的理论知识

2.2、M-K检验的matlab实现

三、小波分析

3.1、小波分析基本理论

3.2、小波分析去噪matlab实现

3.3、小波分析周期变化分析matlab实现

四、机器学习的常见树模型

 4.1、AdaBoost模型的基本思想和算法流程

4.2、AdaBoost模型的具体实现

4.3、GBDT(梯度提升决策树)基本理论

4.4、XGBoost的基本理论

4.5、XGBoost的实践(分类和回归)

五、支持向量机SVM

5.1、支持向量机基本理论

5.2、SVM实现持向量机回归(SVR)模型

5.3、SVM实现分类任务

5.4、SVM实现时间序列预测

六、基于prophet的时间序列预测

6.1、prophet理论与实现一

​6.2、 prophet理论与实现二

七、图像处理方法

7.1、图像的去噪、增强

7.2、图像特征提取

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一、互信息

1.1、互信息基本概念