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纽约市出租车接送预测 - 斯坦福大学CS221课程集体期末项目

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简介：
本项目为斯坦福大学CS221课程学生团队共同完成的期末作业，旨在开发模型预测纽约市出租车接送情况，提升城市交通管理效率。 这个存储库用于托管我们在2014年秋季为斯坦福大学CS221（人工智能）课程最终项目所使用的代码和数据。预测出租车乘客量的能力可以为城市规划者及调度员提供宝贵见解，帮助他们回答诸如如何将出租车定位在最需要的地方、确定所需调度的车辆数量以及了解乘客需求随时间的变化等问题。 我们的研究重点是在给定一小时的时间窗口内，在纽约市内的特定位置预测上车的乘客数。这一项目灵感来源于麻省理工学院2013-2014年的大数据挑战赛，该比赛同样关注波士顿地区的出租车问题。 我们把这个任务定义为一个有监督机器学习回归问题，并实施和评估了三种不同的模型：线性最小二乘回归、支持向量回归及决策树回归。有关我们的模型、特征以及结果的详细信息，请参见final_paper.pdf文档。关于如何设置本地MySQL数据库的信息，可以使用如下命令： mysql -u root CREATE DATABASE ...

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  • 纽约市出租车接送预测 - 斯坦福大学CS221课程集体期末项目
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    本项目为斯坦福大学CS221课程学生团队共同完成的期末作业，旨在开发模型预测纽约市出租车接送情况，提升城市交通管理效率。 这个存储库用于托管我们在2014年秋季为斯坦福大学CS221（人工智能）课程最终项目所使用的代码和数据。预测出租车乘客量的能力可以为城市规划者及调度员提供宝贵见解，帮助他们回答诸如如何将出租车定位在最需要的地方、确定所需调度的车辆数量以及了解乘客需求随时间的变化等问题。 我们的研究重点是在给定一小时的时间窗口内，在纽约市内的特定位置预测上车的乘客数。这一项目灵感来源于麻省理工学院2013-2014年的大数据挑战赛，该比赛同样关注波士顿地区的出租车问题。 我们把这个任务定义为一个有监督机器学习回归问题，并实施和评估了三种不同的模型：线性最小二乘回归、支持向量回归及决策树回归。有关我们的模型、特征以及结果的详细信息，请参见final_paper.pdf文档。关于如何设置本地MySQL数据库的信息，可以使用如下命令： mysql -u root CREATE DATABASE ...
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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
     
  • 纽约市出租车行程时长-数据集
    优质
    本数据集记录了纽约市出租车的详细行程信息，包括出发地、目的地及行驶时间等，为城市交通分析提供重要参考。 数据集基于2016年纽约市黄色出租车的出行记录数据，该数据可以在Google Cloud Platform的Big Query中获取，最初由纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）发布。为了本次比赛的目的，对数据进行了采样和清理。参与者应根据个人出行的属性预测测试集中每次出行的持续时间。
     
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
    优质
    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。
     
  • 纽约出租车流量预测的深度学习项目（含Python代码和数据集）.rar
    优质
    本项目利用深度学习技术进行纽约市出租车流量预测，提供包含Python代码及原始数据集的资源包，旨在优化城市交通管理与规划。 车流量预测任务属于回归问题，目标是基于某一区域的历史交通数据来推测该区域内未来的车辆流动情况。我们使用的数据集为纽约市出租车的流量记录，输入包括各个地区在不同时间段内的历史车流信息，而输出则是这些地区的未来一段时间内预计的车流量。 具体而言，所使用的数据涵盖的时间范围是从2015年1月1日到2015年3月1日。为了便于分析，原始时间序列被转换成了网格化的交通数据，并且将每次观测的数据间隔设定为半小时。整个时间段中最后的二十天作为测试集使用，其余部分则用于训练模型。 关于数据格式：以训练集为例，其形状表示为（1920, 1020, 2），这意味着有1920个不同的时间点、涉及1020个不同区域，并且每个区域的数据包含两个特征——即进入该地区的车流量和离开的车流量。
     
  • nyc-taxi-data-insights：解析200GB纽约市出租车数据集
    优质
    nyc-taxi-data-insights项目专注于深入分析200GB规模的纽约市出租车出行大数据集，揭示城市交通模式和趋势。 如何使用AWS EC2 Hadoop集群处理200GB数据 存储200 GB的NYC出租车数据集，并部署Cloudera Hadoop集群以对其进行可视化。 利用Python中的Datashader绘制并可视化Hadoop大型数据集，同时展示没有使用Datashader进行可视化的效果对比。 工作流程概述： 1. 首先在AWS EC2上建立一个Hadoop集群。 2. 将NYC出租车的大量数据上传至该集群，并存储于分布式文件系统中（如HDFS）。 3. 使用Cloudera提供的工具和服务来管理Hadoop生态系统，包括但不限于YARN和Spark等组件。 使用数据着色器： 1. 安装Python库Datashader，它能够处理大规模的数据集并生成图像表示。 2. 编写脚本从存储在HDFS上的出租车数据集中提取所需信息，并利用这些信息通过Datasheder进行可视化操作。 3. 调整参数和配置选项以优化最终的视觉效果。 最终可视化： 展示使用了Datashader技术处理后的NYC出租车数据库，这将能够更高效地揭示隐藏于庞大数量级下的模式与趋势。
     
  • 斯坦福大学Pintos项目课程设计示例（满分）
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    本课程为斯坦福大学计算机科学系的经典教学案例Pintos操作系统项目的高分设计方案介绍。通过实践操作系统开发，学生深入理解操作系统原理与设计。 斯坦福大学课程设计pintos-project2的满分例程在Ubuntu16.04环境下使用qemu和bochs均获得了满分（通过修改userprog/Make.vars中的默认qemu设置）。代码注释较少，部分内容参考了github上的资料。提供的代码仅供参考，请勿直接复制使用。测试时可以在userprog目录下运行make check命令进行验证。
     
  • 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。