Kaggle机器学习入门赛之出租车费用预测，练手的机会来了...
1. 比赛背景介绍在谷歌与Coursera（Coursera是大型公开的在线课程项目，由美国两名计算机科学教授创办）合作举办的机器学习竞赛中，你的任务是预测纽约市出租车的费用。虽然可以根据两个点之间的距离得到一个基本的估计值，但是这将导致5- 8美元的RMSE（均方根误差），至于误差会是多少这取决于所使用的机器学习模型。挑战在于使用机器学习技术做得比这更好!2. 比赛时间轴2018年9月25日-最终提交截止日期。3. 数据集介绍属性列介绍:http://p99.pstatp.com/large/pgc-image/1535353262592bffe52d1fd图3-1属性介绍样例展示：(从左往右列名依次为：Key、fare_amount、pickup_datetime、pickup_longitude、pickup_latitude、dropoff_longitude、dropoff_latitude、passenger_count)http://p3.pstatp.com/large/pgc-image/15353532618783e495470db
图3-2 训练集展示(从左往右列名依次为：Key、pickup_datetime、pickup_longitude、pickup_latitude、dropoff_longitude、dropoff_latitude、passenger_count)http://p99.pstatp.com/large/pgc-image/1535353261980f41ee4a556
图3-3 测试集展示4. 结果评价方法通过计算预测收费与真实收费的RMSE(均方根误差)来计算误差，RMSE公式如下：http://p99.pstatp.com/large/pgc-image/15353532621080aa868251e
图4-1 n=预测集样本数，obs代表真实值，model代表预测值预测值与真实值偏离越大，则最后得出的RMSE越大。5. 参加kaggle机器学习竞赛http://p3.pstatp.com/large/pgc-image/1535353262220fa14477221
图5-1kaggle官网页面（https://www.kaggle.com/）http://p99.pstatp.com/large/pgc-image/15353532623381dd184546d
图5-2比赛页面http://p3.pstatp.com/large/pgc-image/1535353262484840609a0eb
图5-3 New York City Taxi Fare Prediction竞赛页面（https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction）
回归预测的好比赛，值得探索 慢慢来吧~
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