此数据集包含 2019 年 1 月至 2019 年 5 月在湾区 Lyft 自行车共享系统 （Bay 轮）的无名旅行数据。 file/opensearch/documents/92840/2019 - 04.csv file/opensearch/documents/92840/2019 - 05.csv

bike_count_prediction 预测在首尔租用的自行车数量 目的 该项目的目的是预测在首尔租用的自行车数量。 如果首尔公共租赁自行车系统背后的公司首尔自行车能够准确预测需求，那么它就能更好地为客户提供服务。 数据集 数据集来自加利福尼亚大学尔湾分校的机器学习存储库，位于。 方法论 此数据分析项目的步骤包括以下步骤： 资料检索 初始数据处理 具有辅助数据处理的探索性数据分析 资料建模 发现 我训练并调整了以下模型： 线性回归 弹力网 岭回归 套索回归 广义弹性网 随机森林 助推树 最近的邻居 其中，当在训练数据集上进行k倍重复交叉验证时，随机森林模型和增强树表现最佳。 在测试数据集上进行评估时，随机森林模型和增强树的均方根误差（RMSE）分别为228和229。可以在找到完整的报告。

共享单车 我在 Kaggle 自行车共享需求竞赛中的尝试 文件描述和生成结果的执行顺序 clean_combine - 清理测试和训练数据集并将它们组合成单个 csv add_features - 添加回归算法使用的附加功能 Daily_trend_rf_​​split_predict - 使用随机森林来拟合注册用户和临时用户的每日总和，然后使用它来规范化数据，计算两个类别的典型工作日和工作日每小时趋势，并将它们组合在一起以对整个进行每小时预测2年时间跨度 回归分类器可以以任何顺序运行 4a. random_forest_hourly_predict - 使用随机森林和由天气等组成的特征来预测 rf 每日趋势预测的对数与实际计数的对数之间的差异 4b. gb_trees_hourly_predict - 使用梯度提升树和由天气等组成的特征来预测 rf 每日趋势预测的对数与实际计数的对数

kaggle-bike-sharing-需求 我的 kaggle“游乐场”比赛代码

共享单车数据集，这份数据集一共17列，记载了每一小时的单车使用情况 前两列是序列号和日期，分析的时候可以不用；最后三列数据是不同类型的输出结果；最后一列是第十四列与第十五列的和

自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁，从会员资格、租赁和退货的整个过程都变得自动化。通过这些系统，用户能够轻松地从特定位置租用自行车，然后返回到另一个位置。目前，全世界约有500多个自行车共享项目，其中包括50多万辆自行车。今天，由于这些系统在交通、环境和健康问题中发挥着重要作用，人们对它们产生了极大的兴趣。 除了自行车共享系统有趣的真实应用外，这些系统生成的数据的特性使其对研究具有吸引力。与其他交通服务（如巴士或地铁）相反，这些系统中明确记录了旅行、出发和到达位置的持续时间。此功能将自行车共享系统转变为一个虚拟传感器网络，可用于感应城市的移动性。因此，预计通过监测这些数据可以检测到该市的大多数重要事件。 day.csv hour.csv Readme.txt

BlueBIkes 是一种自行车共享系统，于 2011 年 7 月在波士顿地铁诞生。多年来，它呈指数级增长。 系统很简单。用户可以在任何车站码头拿起自行车，骑一定的时间，然后返回到任何车站重新对接。 bluebikes_tripdata_2019.csv bluebikes_tripdata_2020.csv

Bike-share-project:使用Python t了解美国的Bikeshare数据，计算统计数据并建立一个交互式环境，用户可以在其中选择数据并过滤数据集以进行分析

e-bike电动自行车原始样本图片5500多张，电动车识别数据集，花费大量时间网上收集整理，仅供个人深度学习研究使用，部分可能有版权，商用自行解决版权问题。

（74z speeder bike[14-38].en.zh-CN.pdf） 74z《星球大战》小四轴说明书中文文档（已经中文翻译） 共2卷，这是第二个 （已经中文翻译）