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:
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)
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)
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：
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
图5-1kaggle官网页面（https://www.kaggle.com/）
图5-2比赛页面
图5-3 New York City Taxi Fare Prediction竞赛页面
（https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction）
