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Regeln für den Dokumente-Bereich:
In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.
Allgemeines:
Nicht erlaubt im Dokumente-Bereich sind:
- indizierte Titel (inkl. Comics)
- extremistische Werke, Zeitschriften und Comics (egal, welche Richtung)
- jegliche Art von Pornographie
- Anleitungen zu kriminellen Handlungen, gleich welcher Art
- sadistische, menschenverachtende oder ähnliche Werke
Nutzt den "Bedanken"-Button, bei Sammelthreads führen jegliche Kommentare, positiv wie negativ, sehr schnell zu einer Unübersichtlichkeit des Threads. Downmeldungen sind an den Uploader zu richten
Vor dem Einstellen zu beachten:
- Suchfunktion
Vergewissert euch, dass es euer Dokument noch nicht im Board gibt, Doppelposts werden kommentarlos gelöscht. Ist es schon vorhanden, tragt es als Mirror im bestehenden Post ein.
- Threadtitel
Idealerweise ist sofort zu erkennen um was es sich handelt. Verseht euren Titel mit den relevanten Informationen, das hilft euch und damit auch uns und allen Suchenden erheblich weiter.
Beispiel: [Thriller] Dan Brown - Inferno oder bei Magazinen:
Computerbild - 14/2014 (es muss ersichtlich sein, um welche Ausgabe und welches Magazin es sich handelt)
Folgende Präfixe stehen im Unterforum "Unterhaltung" zur Verfügung:
- Autor
- Titel
- Präfix
- Cover
- Genre
- Inhaltsbeschreibung
- enthaltene Formate
- Gesamtgröße des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
Nicht erlaubt sind alle Dateien, die den Download unnötig aufblähen um eine Affiliategrenze zu erreichen, wie zB. mp3-files, übergroße Bilder, etc.
Ebenso nicht erlaubt sind sämtliche Dateien mit DRM, persönlichen Daten, etc., diese werden kommentarlos zu eurem eigenem Schutz gelöscht.
Achtet bitte bei der Konvertierung der Formate auf die Lesbarkeit, ein epub, was nur einfach durch Calibre gejagt wird um ein PDF zu erhalten, ist zu 99% eben nicht lesbar. Wenn ihr es nicht könnt, dann lasst es besser oder lest euch ein, wie man es richtig macht.
Unterforum Comics:
Threadtitel:
Ähnlich, wie bei Unterhaltung und Magazinen, sollte der Titel alle relevanten Informationen enthalten, hier bitte
- den Titel des Comics
- den Verlag (einige Comics sind in verschiedenen Verlagen erschienen)
- das Erscheinungsjahr
Erlaubt sind folgende Formate:
- CBR
- CBZ
Grundsätzlich gilt: jede Version eines Comics erhält einen eigenen Thread, Ersteller eines Comics können ihre Bände gerne mit dem Zusatz (Original-Release) versehen.
Bei Unsicherheiten zur korrekten Benennung bitte die Informationen von www.comicguide.de nutzen.
Inhalt des Beitrags:
Pflichtangaben hier sind:
- Titel des Bandes und ggf. Nummer
- Cover
- falls bekannt technische Daten (DPI, Breite, Speicherqualität)
- Größe des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
- falls bekannt Releasenamen
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Linear Algebra for Machine Learning Workbook Matrix Operations, Eigenvalues, SVD, Gradients, and Optimization
Linear Algebra for Machine Learning Workbook : Matrix Operations, Eigenvalues, SVD, Gradients, and Optimization
English | May 9, 2026 | ASIN: B0H151LXVZ | 361 pages | PDF | 22.29 MB
Linear Algebra for Machine Learning Workbook is a structured, problem-based workbook for students, practitioners, and researchers who want to build a strong mathematical foundation for machine learning. Instead of treating linear algebra as a series of abstract topics, this workbook connects every concept directly to the computations used in real machine learning systems.Across 11 focused chapters, readers work through the core linear algebra and mathematical methods that appear throughout modern machine learning, from matrix multiplication and eigenvalues to singular value decomposition, gradients, probability, optimisation, and information theory. Every chapter is designed to develop genuine computational fluency through structured problems and worked solutions.This workbook covers:Matrix multiplication, determinants, and inverses.Eigenvalues and eigenvectors.Singular value decomposition.Orthogonality and projections.Vector spaces, linear independence, and rank.Linear transformations.Matrix calculus and gradients.Probability and statistics for machine learning.Optimisation for machine learning.Information theory for machine learning.This workbook is ideal for:Students preparing for machine learning courses or research.Practitioners who can implement models in code but want stronger mathematical understanding.Data scientists and engineers who want a clear, structured reference for the mathematics behind ML systems.Anyone working through deep learning or AI study paths who needs a solid linear algebra foundation.If machine learning mathematics has ever felt unclear or hard to connect to real computations, this workbook gives you a direct, structured path from the fundamentals to the methods used in modern AI systems.