ar
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning books and papers

تُعد قناة Machine learning books and papers (@machine_learn) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 509 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 019 في فئة التعليم والمرتبة 13 748 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 509 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -101، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.50‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.21‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 594 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 541 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

24 509
المشتركون
+324 ساعات
-97 أيام
-10130 أيام
أرشيف المشاركات
Bayesian Reasoning and Machine Learning — D. Barber (en) 2012/2017. #book #beginner #theory @Machine_learn
Bayesian Reasoning and Machine Learning — D. Barber (en) 2012/2017. #book #beginner #theory @Machine_learn

#Frank Kane — Frank Kane's Taming Big Data with Apache Spark and Python (en) 2017 #book #python @Machine_learn

#Frank Kane — Frank Kane's Taming Big Data with Apache Spark and Python (en) 2017 #book #python @Machine_learn
#Frank Kane — Frank Kane's Taming Big Data with Apache Spark and Python (en) 2017 #book #python @Machine_learn

Data Science Fundamentals for Python and MongoDB — D. Paper (en) 2018 #book @Machine_learn

Data Science Fundamentals for Python and MongoDB — D. Paper (en) 2018 #book @Machine_learn
Data Science Fundamentals for Python and MongoDB — D. Paper (en) 2018 #book @Machine_learn

#Veracity of Big Data — V. Pendyala (en) 2018 #book #middle @Machine_learn

#Veracity of Big Data — V. Pendyala (en) 2018 #book #middle @Machine_learn
#Veracity of Big Data — V. Pendyala (en) 2018 #book #middle @Machine_learn

#Machinelearning for beginner s #page count=128 #Year=2017 #book @Machine_learn

#Machinelearning for beginner s #page count=128 #Year=2017 #book @Machine_learn
#Machinelearning for beginner s #page count=128 #Year=2017 #book @Machine_learn

#deeplearning #j.patterson and Adam #book #page count=523 @Machine_learn

#deeplearning #j.patterson and Adam #book #page count=523 @Machine_learn
#deeplearning #j.patterson and Adam #book #page count=523 @Machine_learn

# Smart Grid using Big Data Analytics: A #Random Matrix Theory Approach — R. C. Qiu, P. Antonik (en) 2017 #book @Machine_learn

#text analytics with python #book #Machine_learn

#Machine_learning and security #book @Machine_learn

#next-generation big data #big-data @Machine_learn

#Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018 #book @Machine_learn

#Keras Deep Learning Cookbook: Over 80 Recipes for Implementing Deep Neural Networks in Python #book @Machine_learn

Python 3 Object oriented Programming #book @Machine_learn

#Deep learning with keras @Machine_learn