• Regeln für den Audio-Bereich:

    Allgemeine Boardregeln: MyBoerse-bz-Regelwerk Regelwerk Audioboerse

    1. Das richtige Forum

    Wähle ein passendes Unterforum für dein Angebot

    2. Doppelte Threads vermeiden / Ein Thread pro Interpret


    Da es hier langsam ausartet mit gleichen Interpreten, aber verschiedenen Jahren, gilt ab sofort: Nur noch ein Thread pro Interpret, unabhängig von der Jahreszahl der verschiedenen Alben. Wünschenswert wäre es wenn ihr den Titel ab sofort so benennt: Interpret - Diskographie

    Um Doppelpost zu vermeiden, nutze vor dem Posten die Suchenfunktion. Gibt es schon einen passenden Thread, dann poste Dein Angebot dort hinein. Für einzelne Alben einer Sammlung bzw. Hörbuchreihen bitte in den passenden Sammelthreads posten.

    3. Der richtige Titel

    Gib dem Thread einen einfachen aber vernünftigen Titel, der zum Angebot passt. Um den Thread besser über die Suche zu finden, solltest du einen normalen Titel benutzen. Bei Threads in den Foren Musik, HQ Audio / Lossless und Soundtracks / OST immer das Jahr am Ende des Threadtitels in Klammern angeben, z.B.: Interpretname - Albumname (2016)

    4. Die richtigen Angaben

    Ein Thread/Thema in der Audio-Börse muss dem User Informationen über das Angebot geben können.

    Pflichtangaben:

    Bild des Uploads
    Genre
    Bitrate der Musik Datei: in Kbit/s
    Hoster
    Größe in MB oder GB
    Tracklist

    Optional: Angabe wenn Cover dabei sind.


    Sollte ein Angebot diese Pflichtangaben nicht beinhalten, wird der Verfasser darauf hingewiesen. Sollte dieses dann nicht geändert werden, werden die Beiträge gelöscht.

    (Sollte der Upload nicht als mp3 vorliegen, sondern als ogg/Bin/Cue o.Ä., dann ist dies auch eine Pflichtangabe)

    5. Defekte/nicht verfügbare Links und andere Probleme mit einem Upload

    Sollte ein Upload down sein, dann meldet es per PN dem Uploader. Gibt es zwei Threads zum gleichen Thema oder ein Upload im falschen Forum, dann meldet dies via "Beitrag melden" Funktion, diese befindet sich neben dem Bedanken-Button.

    6. Reupp- /Hosteranfragen
    Reuppanfragen oder auch Anfragen ob es bei einem anderen Hoster geuppt werden kann, bitte direkt per PN an den Uploader und nicht in den Thread.
  • Bitte registriere dich zunächst um Beiträge zu verfassen und externe Links aufzurufen.


Adam P. Tashman - From Concepts to Code: Introduction to Data Science

Srbija

MyBoerse.bz Pro Member
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Adam P. Tashman - From Concepts to Code: Introduction to Data Science

English | 2024 | Chapman and Hall/CRC | ISBN: 9781040014493 (ISBN10: 1040014496) | 385 pages | PDF | 18 MB



The breadth of problems that can be solved with data science is astonishing, and this book provides the required tools and skills for a broad audience. The reader takes a journey into the forms, uses, and abuses of data and models, and learns how to critically examine each step. Python coding and data analysis skills are built from the ground up, with no prior coding experience assumed. The necessary background in computer science, mathematics, and statistics is provided in an approachable manner.

Each step of the machine learning lifecycle is discussed, from business objective planning to monitoring a model in production. This end-to-end approach supplies the broad view necessary to sidestep many of the pitfalls that can sink a data science project. Detailed examples are provided from a wide range of applications and fields, from fraud detection in banking to breast cancer classification in healthcare. The reader will learn the techniques to accomplish tasks that include predicting outcomes, explaining observations, and detecting patterns. Improper use of data and models can introduce unwanted effects and dangers to society. A chapter on model risk provides a framework for comprehensively challenging a model and mitigating weaknesses. When data is collected, stored, and used, it may misrepresent reality and introduce bias. Strategies for addressing bias are discussed. From Concepts to Code: Introduction to Data Science leverages content developed by the author for a full-year data science course suitable for advanced high school or early undergraduate students. This course is freely available and it includes weekly lesson plans.




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