指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法，指数平滑法分为：单指数平滑法、二指数平滑法（趋势法）、三指数平滑法；三指数平滑法又称Holt-Winters。
pandas 是基于NumPy的一种工具，pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列，从而实现对未来值的预测。
XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包。
OPTICS 聚类算法是基于密度的聚类算法，全称是 Ordering points to identify the clustering structure。OPTICS 也是为了优化 DBSCAN 而出现的。
GBDT 由三个概念组成：Gradient Boosting（GB）、Regression Decision Tree（DT）和 Shrinkage
AdaBoost是Boosting算法中比较有代表性的一个，主要原理是通过不断调整样本和弱学习器的权重来输出最终结果。
