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Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

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10-Gigabit无源光网络（XG-PON）是光接入网的最新标准之一，被视为未来互联网接入网的关键技术之一。 该项目为 NS-3 网络模拟器开发了一个 XG-PON 模块。 该模块的设计和实现旨在提供一个符合标准、可配置和可扩展的模块，可以以合理的速度模拟 XG-PON，并可以支持广泛的研究课题。 这项工作得到了爱尔兰科学基金会通过 CTVR 的部分支持。 如果在您的工作中使用了以下论文，请引用。 Arokkiam、Jerome A、Pedro Alvarez、Xichao Wu、Kenneth N Brown、Cormac J Sreenan、Marco Ruffini、Nicola Marchetti、Linda Doyle 和 David Payne。 “用于 Ns-3 网络模拟器的 XG-PON 模块的设计、实施和评估。” 模拟 93，没有。 5（2017 年 5 月）：409-26。 doi:10.1177/0037549716682093

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