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纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用

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简介：
本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。

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  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
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    本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。
     
  • 纽约出租车费用预测
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    本项目旨在开发一个模型，用于预测纽约市出租车及豪华轿车的乘车费用。通过分析历史数据和运用机器学习技术，为乘客提供准确的成本估算服务。 纽约出租车车费预测
     
  • 纽约市出租车费用预测数据集
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    本数据集包含纽约市出租车详尽的行程记录，涵盖出发地、目的地及相应费用信息，旨在帮助用户准确预测出租车出行成本。 纽约市出租车票价预测的数据集包含8个字段：键（key）、票价金额（fare amount）、接送日期时间（pickup datetime）、接送经度（pickup longitude）、接送纬度（pickup latitude）、下车经度（dropoff longitude）、下车纬度（dropoff latitude）和乘客数量（passenger count）。
     
  • 纽约市出租车票价预测——数据集
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    本数据集提供了纽约市出租车详尽的费用信息及行程细节，适用于分析与预测出租车票价，助力城市交通优化。 预测一个车手的出租车费用。提供的文件包括 sample_submission.csv 和 test.csv。
     
  • 基于Python的纽约出租车流量预测源码.zip
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    本项目提供一个使用Python编写的代码库，用于分析和预测纽约市出租车流量。通过历史数据训练模型，以期准确预测未来趋势，方便交通管理和调度。 本资源包含经过严格调试的项目代码，下载后可以直接运行。 该资源适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时作为参考材料使用，同时也适合相关领域的学习者借鉴和研究。 请注意，本资源包含了完整的源代码文件，但需要有一定的基础知识才能理解并调试这些代码。
     
  • 自行车出租预测
    优质
    自行车出租预测专注于分析城市中自行车共享系统的需求模式，利用数据科学方法预测高需求时段与地区，旨在优化车辆分布和提升用户体验。 根据一个城市自行车租赁系统提供的数据，在2年内华盛顿按小时记录的自行车租赁情况中，训练集由每个月的前19天组成，测试集则包含每月20号及之后的数据（需要我们自己去预测）。使用随机森林回归算法实现对自行车租赁量的预测。
     
  • Kaggle自行车租赁预测竞赛-数据集
    优质
    该数据集来自Kaggle自行车租赁预测竞赛，包含历史天气条件和租车站点自行车租赁记录，旨在通过分析影响因素来预测未来需求。 Kaggle自行车租赁预测比赛是一个数据分析竞赛，参赛者需要根据历史数据来预测未来的自行车租赁需求。这是一个很好的机会来展示你的机器学习技能，并与全球的数据科学家们交流学习。
     
  • 出租车费用计算
    优质
    出租车费用计算介绍了如何根据乘车距离、时间以及各地不同的计价规则来估算或实际支付出租车出行的成本。 基于Verilog HDL语言的出租车计费系统在Veek-Dec实验箱上实现，使用直流电机模拟车速。
     
  • 出租车费用计量器
    优质
    出租车费用计量器是一种安装在出租车内的装置，用于自动计算乘客行程的里程和时间，并据此精确计算出乘车费用。它是保证公平交易、简化收费过程的重要工具。 这段文字描述了一个用Verilog语言编写的出租车计价器程序。该程序能够显示时间、路程以及费用，并具备暂停、清零等功能。此外，它还支持五个档位的转换。